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卷积197 2020
75线程国家ATI大会-#7人人享有清洁能源(ATI2020) |
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文章号 | 11006 | |
页数 | 11 | |
段内 | 涡轮机 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202019711006 | |
在线发布 | 2020年10月22日 |
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公元19711006(2020年)
开发数据驱动模型用于涡轮机扰动热传输
罗马Sapienza大学机械航空航天工程系
*对应作者 :francescoaldo.tucci@uniroma1.it
机器学习算法在许多领域都广受欢迎,包括与涡轮机和热传输有关的应用ML关键属性是部分解决摩尔定律减慢问题的能力和挖掘大数据集内相关关系的能力,如涡轮机机上可用数据集内相关关系的能力数据取自测试机或CFD方法不同精度的实验和模拟处理涡轮机扰动模型时,精度和计算成本之间有不变权衡关系,但从大量的涡轮机性能数据开始,ML有可能培训学习者纠正并改进CFD这项工作的目的是调查创新数据驱动方法,该方法可大大改善动荡流热传导分析Reynolds数和墙温对双向前向步和2平方屏障的影响通过OpenFOMAM数字模拟调查后用回归算法推导出机器偏值模型回归器结果显示数据驱动方法可有效预测RANS模型结果
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2020
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