基于神经网络的多参数气膜有效度模型研究

作     者：胡家兴 任晓栋 胡博 顾春伟 HU Jiaxing;REN Xiaodong;HU Bo;GU Chunwei

作者机构：清华大学能源与动力工程系燃气轮机研究所北京100084 

基　　金：国家自然科学基金项目(52176039) 国家科技重大专项(J2019-Ⅱ-0017-0038,J2019-Ⅰ-0009-0009) 

出 版 物：《热能动力工程》 (Journal of Engineering for Thermal Energy and Power)

年 卷 期：2024年第39卷第10期

页      码：66-75页

摘      要：气膜冷却是燃气轮机高温透平重要的冷却方式,其冷却效果受多个参数的影响。本文采用BP及LSTM神经网络方法,建立了兼顾气膜孔的孔型、孔倾角、侧倾角、相对曲率强度、吹风比、孔位置以及相对流向位置等多参数影响的单排孔曲面气膜冷却系统侧向平均绝热气膜冷却效率(气膜有效度)预测模型。采用文献中的试验数据对CFD方法的准确性进行验证,基于验证后的CFD方法以燃气轮机透平叶片气膜冷却的实际运行工况为基准建立了数据库。结果表明:采用LSTM神经网络训练得到的模型在拟合精度上优于BP神经网络,但训练时间成本较高;基于LSTM神经网络的多参数气膜有效度模型具有较强的预测能力和泛化能力,可为气膜冷却优化设计提供有效的工具。

主 题 词：高温透平 气膜有效度 神经网络 多参数 

学科分类：080704[080704] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.16146/j.cnki.rndlgc.2024.10.008

馆 藏 号：203145304...