一种基于压缩感知动态模态分解的离心压气机不稳定流动解析方法

    公开(公告)号:CN119089819A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411133134.0

    申请日:2024-08-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知动态模态分解的离心压气机不稳定流动解析方法,包括:通过DMD方法建立高维流场快照矩阵,并计算高维流场快照的特征值;基于压缩感知技术,对高维流场快照矩阵进行压缩得到低维流场快照矩阵;基于低维流场快照矩阵并利用压缩感知动态模态分解方法得到基于低维流场快照的特征值和DMD模态;基于低维流场快照的DMD模态重构高维流场快照的DMD模态。本发明能够准确获得无叶扩压器的关键流动模态,并且大大减少计算时间。

    一种基于前缘溢流特征的离心压气机叶轮失速全局稳定性预测方法及系统

    公开(公告)号:CN119180236A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411257421.2

    申请日:2024-09-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于前缘溢流特征的离心压气机叶轮失速全局稳定性预测方法,包括:基于离心压气机的叶轮建立包括涡粘性和分子粘性的无量纲二维N‑S方程;基于叶轮的进口流体的流动速度进行分解,得到拟序结构项;基于拟序结构项和无量纲N‑S方程得到线性拟序扰动方程;获取进口流体的压力拟序扰动项和拟序结构项并带入线性拟序扰动方程,得到线性扰动方程;基于线性扰动方程转换为特征求解方程;基于前缘溢流特征选取叶轮的关键面;基于关键面获取流体平均速度分量;基于流体平均速度分量带入特征求解方程,得到特征值;基于特征值的大小预测叶轮的全局稳定性。实现了离心压气机叶轮全局稳定性的精准预测。

    基于稀疏表示的燃气轮机叶栅压力场稀疏感知与测试方法

    公开(公告)号:CN119378152A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411475176.2

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 本发明公开了基于稀疏表示的燃气轮机叶栅压力场稀疏感知与测试方法,包括:根据燃气轮机叶栅几何模型构建三维数值模型,并设定相应的边界条件;利用CFD软件进行非定常数值计算,输出非定常压力场数据;将所述非定常压力场数据作为样本集,通过所述样本集的字典学习法从给定样本集中学习得到字典;利用所述字典进行流场的稀疏表示;采用K‑means聚类方法,将流场区域划分为多个簇,在各簇内选取稀疏压力测点;根据每个稀疏压力测点的压力值对相应局部流场进行数据重构,并叠加各簇的局部流场,实现全局流场的重构。该方法能够将叶栅中的稀疏实测数据与仿真数据协同利用,仅依赖噪声背景下的稀少传感器信息,该方法就能进行全场状态的高精度流场重构。

Patent Agency Ranking