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Dynamic mode decomposition and reconstruction of transient cavitating flows around a Clark-Y hydrofoil
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作者 Rundi Qiu Renfang Huang +1 位作者 Yiwei Wang Chenguang Huang 《Theoretical & Applied Mechanics Letters》 CAS CSCD 2020年第5期327-332,共6页
The transient cavitating flow around the Clark-Y hydrofoil is numerically investigated by the dynamic mode decomposition with criterion.Based on the ranking dominant modes,frequencies of the first four modes are in go... The transient cavitating flow around the Clark-Y hydrofoil is numerically investigated by the dynamic mode decomposition with criterion.Based on the ranking dominant modes,frequencies of the first four modes are in good accordance with those obtained by fast Fourier transform.Furthermore,the cavitating flow field is reconstructed by the first four modes,and the dominant flow features are well captured with the reconstructed error below 12%when compared to the simulated flow field.This paper offers a reference for observing and reconstructing the flow fields,and gives a novel insight into the transient cavitating flow features. 展开更多
关键词 transient cavitating flow Dynamic mode decomposition(DMD) Reconstructed flow field
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瞬态多相流场图神经网络时空预测方法研究
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作者 郝祎琛 谢心喻 +3 位作者 丁家琦 谢蓉 王晓放 刘海涛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1761-1769,共9页
为实现对大型能源化工装备(如循环流化床)内瞬态多相流场的快速时空建模和预测,本文采用基于网格图神经网络的深度学习模型,针对循环流化床非结构化时变数值仿真数据,建立离散相体积分数的时空耦合预测器。该模型有效捕捉了反应器的时... 为实现对大型能源化工装备(如循环流化床)内瞬态多相流场的快速时空建模和预测,本文采用基于网格图神经网络的深度学习模型,针对循环流化床非结构化时变数值仿真数据,建立离散相体积分数的时空耦合预测器。该模型有效捕捉了反应器的时空多尺度特性,能高效地进行多相流场时空耦合动态预测,结果表明:速度远超传统数值仿真,加速比可接近500。 展开更多
关键词 深度学习 图神经网络 循环流化床 非结构化网格 瞬态流场 多相流 时空预测 多尺度特征
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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
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作者 肖颖 肖翔域 +2 位作者 段壮 孙中国 席光 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期119-130,共12页
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... 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。 展开更多
关键词 本征正交分解和长短期记忆网络 离心泵 瞬态流场预测 数字孪生
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液力缓速器瞬态两相流动大涡模拟及性能预测 被引量:9
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作者 李雪松 于秀敏 +1 位作者 程秀生 苗丽颖 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2012年第4期385-389,419,共6页
为了全面掌握液力缓速器各个流动单元内速度场和压力场的分布特性,提取了全流道几何模型作为计算区域,利用CFD平台的大涡模拟法和多流动区域耦合计算的滑动网格法对液力缓速器内部气液两相流动进行了三维瞬态数值模拟,将混合模型与欧拉... 为了全面掌握液力缓速器各个流动单元内速度场和压力场的分布特性,提取了全流道几何模型作为计算区域,利用CFD平台的大涡模拟法和多流动区域耦合计算的滑动网格法对液力缓速器内部气液两相流动进行了三维瞬态数值模拟,将混合模型与欧拉模型交替运用在其多相流模型中,获得了不同充液率下液力缓速器内流场结构的变化及两相体积分数分布情况,分析了流场内二次流、脱流及涡旋的产生机理,并计算了缓速器的外特性.结果表明:数值计算结果与试验结果吻合很好,误差在8%以内;流场计算十分准确,运用的大涡模拟方法可以有效地模拟液力缓速器流场内的真实液流结构,其结果可以用来指导液力缓速器的设计及其结构优化. 展开更多
关键词 液力缓速器 全流道 大涡模拟 瞬态流场 两相流动 性能预测
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液力缓速器内流场三维瞬态数值模拟及特性预测 被引量:7
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作者 李雪松 程秀生 +2 位作者 苗丽颖 刘春宝 刘中华 《汽车技术》 北大核心 2009年第10期34-39,共6页
采用滑动网格理论,将液力缓速器定子和转子之间的接合面定义为网格分界面来传递不同子域间的流动参数。采用标准k-ε模型及SIMPLEC算法,利用FLUENT软件对全充液工况液力缓速器的内流场进行了三维瞬态数值模拟,得到了液力缓速器内流场的... 采用滑动网格理论,将液力缓速器定子和转子之间的接合面定义为网格分界面来传递不同子域间的流动参数。采用标准k-ε模型及SIMPLEC算法,利用FLUENT软件对全充液工况液力缓速器的内流场进行了三维瞬态数值模拟,得到了液力缓速器内流场的速度、压力分布特性。基于流场数值解计算了制动扭矩,其结果与试验结果吻合很好,验证了流场计算方法的正确性。 展开更多
关键词 液力缓速器 瞬态流场 数值模拟 特性预测
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液力缓速器三维瞬态流场大涡模拟及特性计算 被引量:5
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作者 李雪松 程秀生 +1 位作者 苗丽颖 刘春宝 《液压气动与密封》 2010年第3期38-41,共4页
为深入了解液力缓速器内部复杂的三维流动,采用大涡模拟和多可动区域计算的滑动网格法,利用FLUENT软件对液力缓速器全充液工况内部三维瞬态流场进行数值模拟。对计算得到的三维流场分布特性进行深入研究,分析流动现象成因,为提高液力缓... 为深入了解液力缓速器内部复杂的三维流动,采用大涡模拟和多可动区域计算的滑动网格法,利用FLUENT软件对液力缓速器全充液工况内部三维瞬态流场进行数值模拟。对计算得到的三维流场分布特性进行深入研究,分析流动现象成因,为提高液力缓速器性能奠定理论基础。基于流场数值解对制动扭矩进行了计算,将计算结果与实验结果进行对比分析,二者误差在5%以内,说明采用的数值模拟方法是准确有效的。 展开更多
关键词 液力缓速器 大涡模拟 瞬态流场 特性计算
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动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析 被引量:3
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作者 孙国勇 董加新 +1 位作者 赵志高 王玉川 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2021年第2期145-152,共8页
利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的... 利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10^-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10^-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10^-4左右. 展开更多
关键词 圆柱绕流 动力学模态分解 模态能量 流场重构与预测 误差分析
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基于PINN方法的不可压流场求解 被引量:1
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作者 刘宇豪 刘正先 李孝检 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2023年第11期150-155,共6页
将残差网络(Res Net)结构引入物理信息神经网络(PINN),提出一种基于Res Net的PINN方法(Res Net-PINN)。采用该方法对二维不可压圆柱绕流尾迹流场进行重建和预测,结果表明:Res Net-PINN能更准确地重建绕流尾迹的非定常变化规律;在圆柱绕... 将残差网络(Res Net)结构引入物理信息神经网络(PINN),提出一种基于Res Net的PINN方法(Res Net-PINN)。采用该方法对二维不可压圆柱绕流尾迹流场进行重建和预测,结果表明:Res Net-PINN能更准确地重建绕流尾迹的非定常变化规律;在圆柱绕流尾迹的短期预测方面,Res Net-PINN的预测精度和收敛速度相比全连接PINN均能提升3倍左右。Res Net能提高PINN对非定常流场的求解和预测能力,该研究可为采用机器学习方法求解更复杂流动问题提供参考。 展开更多
关键词 物理信息神经网络 残差网络 圆柱绕流尾迹 流场重建与预测
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基于CFD的混排一体化装置性能预测及试验验证 被引量:3
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作者 潘灵永 吴刚 +2 位作者 宋满华 卢文青 王峻乔 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第1期77-82,共6页
针对混排一体化装置的工作原理及内部流场特性,采用CFD方法仿真了特定转速下的内部瞬态流场、压力等特性,计算了不同转速下的轴功率、吸入/排出压力关系等性能曲线.设计并制造了试验验证装置.结果表明:仿真结果与试验基本一致,该仿真模... 针对混排一体化装置的工作原理及内部流场特性,采用CFD方法仿真了特定转速下的内部瞬态流场、压力等特性,计算了不同转速下的轴功率、吸入/排出压力关系等性能曲线.设计并制造了试验验证装置.结果表明:仿真结果与试验基本一致,该仿真模型和性能预测方法对混排一体化装置的优化设计有一定的指导作用,能够为将来系列化设计及工程应用提供一定的研究基础. 展开更多
关键词 混排一体化 瞬态流场 性能预测 试验验证
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煤炭超临界水制氢反应器多相流降阶建模及快速校正预测的研究
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作者 丁家琦 赵普 +3 位作者 谢心喻 谢蓉 王晓放 刘海涛 《工程热物理学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2474-2485,共12页
煤炭超临界水制氢技术将超临界水用作煤气化反应媒介,具有环境友好、煤炭转化效率高等优势。本文建立了煤炭超临界水制氢反应器二维瞬态数值模型,采用动力学模态分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)方法对各组分流场数据进行低维空间... 煤炭超临界水制氢技术将超临界水用作煤气化反应媒介,具有环境友好、煤炭转化效率高等优势。本文建立了煤炭超临界水制氢反应器二维瞬态数值模型,采用动力学模态分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)方法对各组分流场数据进行低维空间动力学降阶分析,针对传统DMD方法流场预测时的误差累积问题,提出基于最近邻和线性回归校正策略的DMD单步预测方法。结果表明:利用DMD方法可以较准确地提取制氢反应器内多相流各物理量的主导模态及其时变特征;与传统的DMD预测方法相比,基于修正策略的DMD单步预测方法在训练集上的重构精度相仿,但对未来时刻流场演变的预测精度可提高1~2个数量级;与基于最近邻校正策略的DMD单步预测相比,线性回归校正策略的预测精度更高,但重构精度略低,计算复杂度相对更高;另外,增加DMD截断阶数与训练数据量有利于提升模型重构与预测精度。 展开更多
关键词 超临界水 反应器 动力学模态分解 误差校正 瞬态流场重构与预测
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