基于本征正交分解的气动优化设计外形数据挖掘

发布时间：2018-05-15 09:09

  本文选题：数据挖掘 + 本征正交分解　； 参考：《物理学报》2017年22期

【摘要】：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.
[Abstract]:The global optimization design of aerodynamic shape results in a great deal of process data , in which the implicit design knowledge has higher mining value . The data mining is helpful for obtaining the design knowledge of visual and qualitative description . The data mining method is used to acquire the design knowledge from the process data of the aerodynamic optimization design . The data mining object is the optimization process data of the rotor blade of the transonic compressor rotor . The data is generated by the optimization design of adiabatic efficiency based on the particle swarm method . The results show that the design knowledge based on the data mining method can directly reflect the change of aerodynamic shape and provide reference for the aerodynamic shape design of the blade . The design knowledge of data mining successfully validates the effectiveness of the optimization design result .

【作者单位】： 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力学研究所;北京大学工学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:51676003,51206003)资助的课题~~
【分类号】：TP311.13;V221.3

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本文编号：1891840