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公开(公告)号:CN119885866A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411946576.7
申请日:2024-12-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于先验知识嵌入的生成式气膜冷却效率二维分布预测方法,该方法通过多层神经元学习输入参数与系数之间的映射关系,然后结合函数方程组进行升维,减少维度上升导致信息量增多带来的学习量爆炸;并且将特征提取模块提取到的信息与图像编码模块所提取的深层信息融合,然后结合多头注意力机制,提高模型对不同输入参数预测的精度。本发明通过先验知识嵌入的方式实现生成式学习过程中的维度上升,从而降低了模型在升维学习过程中所需要的庞大学习量和模型复杂度,这些学习量在传统的模型中需要大量的训练样本来补足。因此本发明的方法使模型训练难度更低,使模型在有限的样本数量的条件下捕捉到更多的信息,提高训练精度和训练速度。
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公开(公告)号:CN119618699A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411764827.X
申请日:2024-12-04
Applicant: 西北工业大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
Abstract: 本申请公开了气膜冷却射流干涉与冷效叠加解耦方法、装置、设备、介质及产品,涉及气膜冷却领域,该方法包括:封堵上游气膜孔向下游气膜孔分别通入两种与主流气体高密度比的异性气体#imgabs0#和HGnon,获得仅有下游气膜孔的气膜冷却效率ηr;去除上游气膜孔封堵,向上游气膜孔供给#imgabs1#向下游气膜孔供给HGnon,获得仅有流动干涉时下游气膜孔的气膜冷却效率ηf;向上游和下游气膜孔供给HGnon,获得既有流动干涉又有气膜叠加时的气膜冷却效率ηs;计算流动干涉的相对贡献Δηf;计算气膜叠加的相对贡献Δηs,本申请可获得真实状态下高密度比工况的多排孔冷却结构的气膜冷却效率及流动干涉与气膜冷效叠加作用的相对贡献的解耦量化值。
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