航空发动机涡轮叶片冷却技术综述（技术论文基于深度学习的空气动压轴承涡轮冷却器起浮压力预测）

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[1]肖云峰,马思瑜,王云燕,孔祥雨,邓瑞洋.基于深度学习的空气动压轴承涡轮冷却器起浮压力预测[J].自动化与仪器仪表,2022,No.278(12):60-63 68.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.12.060.

作者：肖云峰 ,马思瑜 ∗ ,王云燕 ,孔祥雨 ,邓瑞洋

(北京石油化工学院 )

摘 要 :为提高对空气动压轴承涡轮冷却器起浮压力预测的准确性 ,提出基于深度学习的空气动压轴承涡轮冷 却器起浮压力预测方法 。先构建空气动压轴承涡轮冷却器起浮的动力学模型 ,然后采用非线性接触力神经网络模型 获取起浮压力数据集参数 ,以剪应力、流体力学和速度梯度参数融合分析方法建立起浮压力预测的约束指标参数分 配集 ,构建空气动压轴承涡轮冷却器的承载力、刚度及动态刚度拟合模型 ,最后基于深度学习完成冷却器起浮压力预 测过程指标参数的寻优 ,以此提升空气动压轴承涡轮冷却器起浮压力的准确预测 。仿真测试结果证实 ,该方法对空 气动压轴承涡轮冷却器起浮压力预测的可靠性较好 ,预测误差较低 ,迭代 100 次以后误差仅为 0. 01 kPa,优于对比方 法 ,具有较大的应用价值 ,为实现对空气动压轴承涡轮冷却器的承载设计奠定理论和模型基础。

关键词 :空气动压轴承;涡轮冷却器;起浮压力;预测;刚度拟合