采用本征正交分解和长短期记忆网络模型的离心泵流场预测

针对流体机械领域中瞬态流场预测的复杂性以及现有本征正交分解-径向基函数(POD-RBF)模型在时间依赖性预测方面的局限性,引入本征正交分解-长短期记忆网络(POD-LSTM)模型,以提升预测的准确性和效率。通过计算流体动力学(CFD)对二维圆柱绕流进行分析,比较了POD-RBF与POD-LSTM模型在瞬态流场预测性能上的差异。进一步将POD-LSTM模型应用于离心泵瞬态流场预测,详细分析了离心泵叶轮、蜗壳及密封装置的预测效果。计算结果表明:相较于POD-RBF模型,POD-LSTM模型在预测距离训练集较远时刻的流场时性能较优,预测精度较高,压力场的平均相对偏差仅为0.96%;与传统CFD方法相比,POD-LSTM模型在预测离心泵压力场和y方向速度场时的平均相对偏差分别为0.06%、6.07%,计算时间仅为传统CFD方法的0.01%,显著降低了计算成本;POD-LSTM模型的预测结果与CFD模拟结果的一致度较高,验证了其在离心泵流场预测中的精准性。研究可为流体机械领域数字孪生体的构建提供新的技术路径。

轴流压气机叶尖三维非定常流动的本征正交分解

为进一步认识跨声速轴流压气机叶尖流场的非定常流动特征,文章针对NASA Rotor 35的非定常数值计算结果,通过本征正交分解法(Proper Orthogonal Composition,POD)对近失速工况下的叶尖非定常流动进行分析。结果表明:本征正交分解法可以将叶尖非定常流动按能量高低进行模态分解。并通过分析各模态系数频谱特性,捕捉到了叶尖流场非定常流动的波动频率及对应模态在叶片前缘沿周向移动的大尺度扰动结构。该方法使用叶尖流场波动频率对应模态进行流场重构,揭示了流场非稳定流动的特征结构。

基于深度置信网络模型改进的数据中心温度场本征正交分解预测模型

本征正交分解(POD)是数据中心温度场降阶重构的一种常用模型,常规基于插值法获取模态系数的POD模型泛化能力较差。本文通过建立基于深度学习的深度置信网络模型(DBN),对POD模态系数计算方法进行了改进,提高泛化状态下POD模型预测温度场分布的准确性。研究结果表明,基于DBN改进后的POD模型(POD-DBN)的泛化能力大幅提高。与插值法获取模态系数的POD模型相比,POD-DBN模型在泛化状态下的平均相对误差下降至3%以内,平均绝对误差下降至0.5℃以内。利用POD-DBN模型,可以为数据中心空调系统的控制提供快速准确的温度场预测。

动力学模态分解和本征正交分解对圆柱绕流稳定性的分析

对雷诺数Re=100下的圆柱绕流非定常流场进行数值模拟,分别采用DMD方法和POD方法对圆柱绕流卡门涡街发展过程中的不稳定平衡阶段、过渡阶段以及稳定极限环阶段进行稳定性分析。分析结果表明:DMD方法准确地提取了不稳定平衡阶段和过渡阶段中的不稳定模态以及频率,在稳定极限环阶段准确提取了脱落涡模态及其高阶谐波模态和频率。DMD方法不仅可以高效提取主要流场结构模态和频率,且可分析相应模态的稳定性,从而得到动力学系统在时间和空间上的主要特征。POD方法中较少的模态包含流场绝大部分的能量,通过对模态系数进行FFT分析,可得到模态频率,但有时会存在多个频率耦合的模态,且POD方法无法判断所提取模态的稳定性,因此,POD方法主要得到的是动力学系统在空间上的主要特征。另外,DMD方法对流动类型范围的适用性更广。因此,在对复杂动力学系统进行稳定性分析时,DMD方法更具有优势。

基于本征正交分解法的液环泵气液两相流场重构

针对液环泵内复杂的气液两相流动、计算量大且优化设计难以进行的问题,提出了采用本征正交分解法进行液环泵内流场的重构分析。采用泰勒多项式对二维叶片型线进行参数化控制,通过对各控制参数进行适量的扰动得到叶片型线样本集。采用VOF模型进行液环泵内气液两相流场的数值模拟,由叶片型线参数及叶轮内流场数据构建样本的快照集,依照几何相似及网格变形方法插值得到各相似点的流场参数,依据本征正交分解(POD)法将快照集分解为正交基的线性组合。由最小二乘法拟合目标叶型所对应的正交基系数,实现了对目标叶片流场的重构。采用POD方法对2BE-203型液环泵内单个叶轮流道的气液两相流流场进行了重构,精确地重构了单个叶轮内流场结构的各个特征,除在气液交界面附近有一定的误差,整体预测结果具有较高的精度,大大减少了流场预估的计算量。

基于本征正交分解的气动优化设计外形数据挖掘

气动外形的全局优化设计会产生大量的过程数据,其中隐含的设计知识具有较高的挖掘价值.数据挖掘有助于获取直观、可定性描述的设计知识.本文采用基于本征正交分解的数据挖掘方法从气动优化设计的过程数据中获取设计知识,数据挖掘对象为跨音速压气机转子叶片NASA Rotor 37的优化过程数据,该数据由基于粒子群方法的绝热效率最大化优化设计产生.结果表明:基于本文数据挖掘方法获取的设计知识能够直接反映气动外形的变化规律,为叶片的气动外形设计提供参考;数据挖掘的设计知识成功地验证了优化设计结果的有效性.

本征正交分解技术及其在预测屋盖风压场中的应用

本征正交分解(POD)是以能量表述的随机场的最优分解,采用瑞利商概念及其极值性质推导了POD原理。根据风洞试验同步采集的风压数据利用POD技术预测了圆拱顶屋盖未布置测压点位置的风压时间序列。对预测风压包括均值、均方根值、极值在内的统计特性,时程曲线以及功率谱与实测风压作了比较。通过采用完全二次型组合法计算屋盖风致响应对所提预测方法的有效性进行了检查。

利用本征正交分解的非线性Galerkin降维方法

提出了一种利用本征正交分解(POD)的非线性Galerkin方法,用于复杂流体动力系统的低维建模.该方法将满足流场边界条件的正交基(POD模态)张成的完备空间分解为有限维(低阶模态)子空间和无限维(高阶模态)子空间,并采用近似惯性流形逼近高阶模态和低阶模态的作用关系,用低阶分量来表示高阶分量,将无穷维流体动力系统降维成有限维动力系统.以雷诺数为200、攻角为20°时的NACA0012翼型绕流流动问题为例进行了低维建模分析,结果表明:由于考虑了高阶模态的影响,且不改变原系统的拓扑结构,因此该降维方法能够用较少的模态数来获得准确的动力学描述,弥补了传统POD降维方法由于忽略高阶模态影响而出现的不足,由此验证了该方法的有效性.

基于自适应本征正交分解混合模型的跨音速流场分析

采用非线性模型替代线性回归模型响应本征正交分解(POD)基函数的系数,并采用自适应抽样方法确定快照集合,实现了基于自适应POD混合模型的跨音速叶片复杂流动分析及流场拟合.首先通过比较基于线性回归模型和非线性回归模型的基函数系数响应精度,验证非线性回归模型的收敛性和精确性;之后通过与静态抽样方法进行对比,研究分析自适应抽样技术的优越性;最后开展基于自适应POD混合模型的全三维跨音速流场分析及流动拟合.结果表明,采用自适应POD混合模型,不仅能够清晰地识别三维跨音速流场中的敏感流动特征,还能精确地拟合设计空间内任意状态的流场及出口气动参数.

本征正交分解法在曲面模型风场重构中的应用

大跨空间结构模型(在风洞试验中)能同步测量的测点常相对有限,需采用有效风场重构技术通过有限点同步测量结果得到全表面风压分布的动态信息.介绍了本征正交分解法在这一问题中的应用,并对基于球面及柱面壳体模型风洞试验得到的风压数据进行了比较验证.结果表明,该方法对曲面模型具有很强的适用性,能够有效地整体把握这类模型表面风压分布规律,可为大跨空间结构抗风时程分析中风荷载分析提供很好的帮助.

基于本征正交分解的离心压气机多学科设计优化

为探索离心压气机多学科设计优化策略,进一步提高优化效率,建立了基于本征正交分解(POD)技术的离心压气机优化系统。首先选择样本数据生成快照矩阵,进行本征正交分解后,提取了占支配性的少数几个基函数,并以POD系数作为新的设计变量,构建了降阶的设计空间,从而大幅度减少了设计变量的个数。然后与离心压气机多学科优化流程相结合,建立了一种高效率的优化策略。为验证系统的可行性,以极大化等熵效率为目标,针对最大转速状态和巡航状态两个计算工况对压气机进行优化。结果表明:该优化策略在有效减少设计变量个数方面具有优势,从而使优化问题能够快速的收敛,优化后两个工况下的设计点等熵效率分别提高了3.5%和4%。

基于本征正交分解方法的螺旋槽干气密封瞬态响应分析

将本征正交分解方法应用于螺旋槽干气密封瞬态响应计算。通过直接数值模拟求解瞬态雷诺方程和动力学方程,计算出一组指定的压力阶跃变化参数下干气密封的瞬态响应作为采样源,进而由本征正交分解方法得到基函数,建立干气密封动力学降维模型,该模型可用于计算任意压力阶跃变化参数下的瞬态响应。应用此模型求解大量算例,并与直接数值模拟的结果进行比较。结果表明,降维模型求解结果的误差度随基函数的增加总体呈下降趋势,而在被计算算例参数远离采样源算例参数时迅速增大。在采用合适的采样源算例和足够的基函数数目时,本征正交分解方法可以得到精度较高的结果,且其计算速度相对于直接数值模拟法可大幅提高。

基于自适应本征正交分解的涡轮级多学科设计优化

为了提高涡轮级多学科设计优化的优化效率,基于本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)技术,并结合快照样本自适应更新方法,提出了一种综合的涡轮级多学科优化系统。首先,通过进行POD分析,仅保留占优势的基函数,并以POD系数作为新的设计变量,设计变量个数由60个缩减为5个,提高了优化效率。然后,基于自适应进化规则,优化过程中对快照样本进行不断的进化和修正,从而提高POD精度。最后将该方法与涡轮多学科优化流程相结合,建立了一种高效率、高精度的优化策略。某涡轮优化的结果表明:该优化策略适于设计变量较多的复杂优化问题,且具有良好的收敛性,优化后设计点等熵效率提高了3.5%。

随机风场模拟的连续本征正交分解-随机函数方法

在时-空随机场的连续本征正交分解(POD)基础上,通过引入正交随机变量集的随机函数表达形式,提出了时-空随机场模拟的连续本征正交分解-随机函数法。基于互功率谱密度函数的连续POD法将时-空随机场表达为有限个本征模态的叠加,实现了对原时-空随机场的高效降阶处理;正交随机变量集的随机函数表达,则实现了仅用两个基本随机变量即可在二阶统计意义上对原时-空随机场的精确描述。与传统的POD方法相比,本方法所需的基本随机变量最少,且生成的脉动风速代表性时程可构成一个完备的概率集;最后,以Kaimal脉动风速谱为例,进行了水平向随机风场的模拟分析,验证了该方法的高效精确性。

基于频域本征正交分解的几何非线性动力学降阶

为提升几何大变形条件下的结构非线性动力学系统的求解效率,研究指定频域段的动力学行为,以悬壁板为对象,利用频域本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)方法研究几何非线性结构动力学降阶问题。壁板的几何非线性刚度基于协同转动(Co-rotational,CR)方法求解,利用POD方法在指定频域范围内以计算快照生成基向量,通过Galerkin方法实现动力学系统降阶,非线性刚度以增量的形式加入外力项,系统的非线性行为通过广义外力的形式体现。通过对悬壁板的频域POD降阶分析与对比,结果表明:(1)对线性系统,频域POD降阶分析精度高,误差均在1%以内,求解时间远小于全阶系统,其中,1阶POD的求解时间不到全阶系统的50%;(2)对于非线性系统,在正弦和阶跃载荷作用下,一阶POD降阶分析误差小于1.5%,三阶误差小于0.5%,计算时间均少于全阶分析时间的75%;(3)对于多点随机激励下的几何非线性动力学,通过频域降阶,保留前六阶POD基向量,可保证降阶系统的分析误差在0.5%以内,且计算时间仅为全阶系统的79%。

基于本征正交分解的谱表示法模拟风场的误差

推导了本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)型谱表示法模拟所得平稳正态脉动风场的偏度误差和随机误差。从POD型谱表示法的模拟公式出发,推导了N变量风场模拟结果序列的样本均值、相关函数、功率谱函数和根方差等前二阶矩统计特征的时域估计表达式;并证明了时域估计相关函数是正态过程,功率谱函数为非正态随机过程。进一步,计算上述样本时域估计二阶矩特征的均值和根方差,即得到了POD型谱表示法模拟所得风场的各统计量时域估计的偏度误差和随机误差,并以此给出了误差计算的通式。算例中统计误差和理论误差值的对比验证了所推导的解析解。

利用本征正交分解进行电力系统模型降阶

针对电力系统模型降阶问题,提出一种基于本征正交分解POD(proper orthogonal decomposition)理论的降阶方法。首先依据动态电力系统模型建立系统样本向量集,并利用样本向量集按降序排列的奇异值以及相应的奇异值向量构造一个正交矩阵;然后着选择一个可以保持样本集基本特征信息的参数,构造POD基向量矩阵;最后利用基向量矩阵得到降阶模型。仿真计算结果表明,POD降阶模型可以保留原系统稳定性以及其输入输出动态行为,验证了所提方法的实用性。

基于本征正交分解的气动外形设计空间重构方法研究

在飞行器设计过程中为了提高优化设计的寻优精度,设计变量不断增加,从而使整个过程更加复杂且大幅延长设计周期。针对这一问题,基于本征正交分解降阶方法开展气动外形设计空间重构方面的研究。工作针对二维翼型开展,主要目标分为2个方面:1减少优化过程中的气动外形设计参数;2提高设计空间中满足设计约束的样本比例。在Hicks-Henne参数化和POD重构得到设计空间内随机选择20 000个样本发现,Hicks-Henne参数化空间中满足设计约束的样本比例不足25%,而重构之后的空间则超过70%。因此,采用POD方法对设计空间进行重构大大提高了样本质量,同时减少了优化设计参数。以RAE2822进行厚度约束下的单目标升阻比增大优化设计为例分别研究传统的约束处理方法和设计空间重构对优化结果的影响。传统约束处理方法中包括罚函数法和拒绝策略,优化结果表明拒绝策略略优于罚函数法,且无须设置惩罚权重,使用方便。对比重构前后设计空间的优化结果可见,2种传统约束处理方法在32个Hicks-Henne参数化空间中最优设计结果升阻比增加分别为27.61%和28.20%,采用POD方法重构后的设计空间得到的升阻比提升分别为28.20%和30.63%。因此,设计空间重构前后的优化精度基本类似,而且设计空间重构之后优化设计参数大大减少,设计效率得到明显提升。

大跨屋盖风压场的本征正交分解与重构适应性研究

对3类典型屋盖(封闭式方形平屋盖、封闭式曲面屋盖和开合式曲面屋盖)进行了刚性模型风洞测压试验,分析了典型风向角下的平均及脉动风压系数分布.利用POD方法对3类屋盖的风压场进行了分解,并对平屋盖风压场进行了POD重建.结果表明:斜风向封闭式平屋盖的POD分解性能最优,开合式曲面屋盖次之,封闭式曲面屋盖最差.3类屋盖的第1阶POD特征向量均反映平均风压系数分布,45°风向角下封闭式平屋盖的第2阶POD模态可以较好地反映锥形涡分量,而其他类型屋盖的高阶特征向量则反映风压场的局部分布.风压场的POD重建具有不平衡的性能,对于相同测点,模态数越多,其重建效果越好.对于不同测点相同模态数,测点脉动风压系数越大,其风压重建效果越好.

本征正交分解法在风电机组风场模拟中的应用

为确定风电机组气动和结构分析所需的紊流风速,采用谐波叠加法和本征正交分解法相结合的方式,运用B样条曲面插值策略准确、高效进行风电机组的风场模拟研究。风场模拟时综合考虑叶片旋转采样、"叶片-塔筒"风场相干性及平均风剖面的影响。以某1.5 MW水平轴风力机为例模拟其顺风向风速时程,其中不动点的脉动风速模拟功率谱与目标谱吻合良好,验证了模拟方法的正确性;而叶片上点由于旋转采样导致脉动风速模拟功率谱与源谱相比能量分布发生改变,在叶片旋转频率的倍数处出现尖峰。