稀疏网格配置法在随机Burgers’方程中的应用

研究了稀疏网格配置法在随机Burgers’方程中的应用.首先介绍了随机配置方法,并在此基础上引入了稀疏网格配置法,最后通过数值计算结果比较了稀疏网格配置法和蒙特卡罗方法,进而验证了稀疏网格配置法应用于随机Burgers’方程时的可行性和有效性.

基于MNSSC法的叶片安装角的不确定性分析

本文采用了改进的嵌套式稀疏网格随机配置(Modified Nested Sparse-grid Stochastic Collocation, MNSSC)方法研究了涡轮叶片安装角的随机误差对叶栅气动性能的影响。结果表明,MNSSC法解决了维数诅咒问题,降低了高维样本数量的同时避免了样本的浪费,MNSSC法可以快速有效地模拟多个不确定量在内流流场中的传播;安装角的不确定性对吸力边的影响较为明显,而其对于叶片压力边的影响较小,且其在吸力边轮廓处的40%Cax处的影响最为显著;安装角的不确定性对流场的影响沿A向传播,且其主要影响分离区等速度梯度大的区域。