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公开(公告)号：CN115292843A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210961718.1
申请日：2022-08-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的燃气轮机叶片气动阻尼预测方法，包括：1)建立三维叶片气动计算域几何模型并划分网格；2)三维叶片颤振特性气动分析；3)训练样本计算和处理；4)叶片表面参数预测网络建立；5)气动阻尼预测网络建立；6)网络的训练和气动阻尼预测。本发明以足量三维叶片的颤振分析结果作为样本，训练基于叶片表面参数分布预测网络和气动阻尼预测网络，实现从几何参数和工况参数到气动阻尼的快速预测。
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公开(公告)号：CN109598081B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201811528050.1
申请日：2018-12-13
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多二维流面及数据降维的径流式透平气动优化方法，该方法包括：1、选取静叶设计变量，基于数据降维进行参数化建模；2、对动叶设计变量降维后的参数化建模，结合静叶设计变量随机生成设计变量矩阵；3、采用多二维流面计算的方法获取优化变量等熵效率；4、采用遗传算法对初始种群进行多代交叉变异，获得收敛解；5、选取优化过程中等熵效率最高的5％个体，采用三维CFD计算，得到精确解，获取最佳设计变量。这一优化方法具有数据维度低、收敛速度快、节省计算资源及时间的优点，具有重要的工程意义及广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114169605B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111479710.3
申请日：2021-12-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/28 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种适用于泵和水力透平的物理场和性能协同预测方法，包括步骤：1)获取泵和水力透平模型几何参数并将其编码；2)分别获取泵和水力透平两种模式下的工况参数并获得数值模拟结果；3)泵和水力透平输入输出参数归一化；4)针对泵和水力透平模型数据划分训练集和验证集；5)分别构建泵和水力透平两组物理场和性能的协同预测点云卷积网络；6)训练泵和水力透平两组点云卷积神经网络；7)性能预测信息后处理。本发明实现从泵模式下的相关性能参数到水力透平模式下相关性能参数的直接映射，解决了传统数值模拟方法计算数据量大，计算时间较长的缺点，具有数据易更改，获得所需性能参数较及时的优势。
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公开(公告)号：CN116717422A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310759207.6
申请日：2023-06-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种两级风力发电机装置，采用了两级叶轮结构、连续变速调节、灵活转向切换和振动抑制等技术手段，以提高风能的利用效率、扩大适用风速范围，增强系统的稳定性和振动抑制能力。该装置包括第一级叶轮、风速风向测量装置、第二级叶轮、变桨装置、第一导流罩、机舱主体、第二导流罩、偏航装置和塔架；进一步的机舱主体内包含第一级叶轮转子、增速箱、第一联轴器、连续变速箱、第二联轴器、发电机、第三联轴器、正反换向器、第四联轴器、平行轴齿轮箱和第二级叶轮转子。本发明适用于风力发电领域，为更高效、可靠和持续的风能转化提供了一种解决方案。
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公开(公告)号：CN110348059B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910506395.5
申请日：2019-06-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化网格的通道内流场重构方法，该方法用于从流动换热模型已知的几何参数、边界条件以及流体参数重构出包括温度场、压力场与速度场在内的流场数据。本发明通过采集流动换热模型的流场数据，将其转化为矩阵形式，建立GAN网络实现对流场数据的重构，实现了低时间成本，低计算成本，低经济成本下完整有效的流场重构技术。本发明计算快，易更改，可替代CFD技术进行换热装置的优化设计；可以获取完整的温度场、压力场以及速度场数据，有利于数据处理并研究整体的流动换热情况，相比于复杂的实验方法有着极大的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444614B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010225768.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积的流场重构方法，该方法通过对研究流体域进行网格划分，将流体域的基础信息转化为图结构数据，采用图卷积提取基础信息与研究流场(如温度、压力、速度和涡量等)之间的映射关系，完成从基础信息获得各项流场的任务。该方法的优势在于，一方面，该方法快速重构内部流场，提高重构效率，降低经济成本，方便人员操作；另一个方面，该方法通过将网格数据处理为图结构数据的形式，摆脱流场重构对于格数据的依赖，同时突破了流场重构的应用场景，可以同时实现在结构化网格以及非结构化网格的流场重构，且不受研究物体几何形状的限制，相比于其他重构方法有极大的优势。
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公开(公告)号：CN111177882B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201911235724.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的PIV流场恢复方法，该方法将少部分实验数据与大部分数值拟合数据相结合，完成从局部实验流场数据到全局实验流场数据的恢复过程。本发明的优势在于使用PIV技术测量流场时，只需要局部流场的实验结果即可通过重构获得良好的全局流场分布，扩大了PIV技术的应用范围，降低了PIV的使用技术门槛；相较于传统的数据处理方法，本发明采用深度迁移学习，借助大量的数值拟合数据，进一步提高了PIV重构流场的精确度，虽然训练时间较长，但是训练完成的迁移网络计算速度远超传统的数据处理方法。
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公开(公告)号：CN111177882A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911235724.3
申请日：2019-12-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的PIV流场恢复方法，该方法将少部分实验数据与大部分数值拟合数据相结合，完成从局部实验流场数据到全局实验流场数据的恢复过程。本发明的优势在于使用PIV技术测量流场时，只需要局部流场的实验结果即可通过重构获得良好的全局流场分布，扩大了PIV技术的应用范围，降低了PIV的使用技术门槛；相较于传统的数据处理方法，本发明采用深度迁移学习，借助大量的数值拟合数据，进一步提高了PIV重构流场的精确度，虽然训练时间较长，但是训练完成的迁移网络计算速度远超传统的数据处理方法。
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公开(公告)号：CN110348059A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910506395.5
申请日：2019-06-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化网格的通道内流场重构方法，该方法用于从流动换热模型已知的几何参数、边界条件以及流体参数重构出包括温度场、压力场与速度场在内的流场数据。本发明通过采集流动换热模型的流场数据，将其转化为矩阵形式，建立GAN网络实现对流场数据的重构，实现了低时间成本，低计算成本，低经济成本下完整有效的流场重构技术。本发明计算快，易更改，可替代CFD技术进行换热装置的优化设计；可以获取完整的温度场、压力场以及速度场数据，有利于数据处理并研究整体的流动换热情况，相比于复杂的实验方法有着极大的优势。
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公开(公告)号：CN107152313B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710443704.X
申请日：2017-06-13
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于3d打印的蒸汽轮机末级空心叶片及其制备方法，空心叶片包括叶根、叶型和围带；叶根的顶部连接叶型的底部，叶型的顶部设有围带；叶型的中部设有拉筋；叶型内部形成有空腔；空腔中设有加强肋结构。本发明通过构建蒸汽轮机末级叶片的空心结构，并采用3d打印方法与精密机械加工结合的制造方法，在保证叶片强度安全性要求的同时，能够有效降低蒸汽轮机末级叶片离心力，提高其安全性与可靠性，而3d打印技术的应用进一步缩减生产周期，减少蒸汽轮机末级叶片所需的原材料。
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