预冷器微细管束流动换热的模态分解与快速预测

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作者 马航宇 张文强 +1 位作者 苏纬仪 安航 《空气动力学学报》 北大核心 2025年第2期110-120,I0002,共12页

预冷器是预冷吸气式发动机冷却空气的重要部件,直接采用数值计算方法对其进行研究代价巨大,因而发展精确、快速的预测方法成为了此类发动机设计和状态监测的关键。在预冷器微细管束流动换热数值模拟的基础上,以预冷器出口反压为变量,基... 预冷器是预冷吸气式发动机冷却空气的重要部件,直接采用数值计算方法对其进行研究代价巨大,因而发展精确、快速的预测方法成为了此类发动机设计和状态监测的关键。在预冷器微细管束流动换热数值模拟的基础上,以预冷器出口反压为变量,基于本征正交分解理论和径向基函数插值方法建立了流动换热的快速预测模型,并对非样本工况进行了快速预测。结果表明,快速预测模型可以在不到1 s的时间内获得任意非样本工况的流动和换热信息,仅采用前4阶模态就能达到足够高的流场重构/预测精度。马赫数、温度及总压等流场参数的预测值与数值模拟结果均吻合良好,最大预测误差不超过2.3%,出口总压恢复系数预测误差不超过4.8%,证明了本文方法的准确性。此外,研究还发现,当预冷器出口反压很低时,管束出口会出现局部超声速区,导致该区域预测误差偏大,带来较大的总压损失,在预冷器设计或工作时应尽量避免这种现象的产生。 展开更多

关键词 预冷器 微细管束 本征正交分解 径向基函数插值 快速预测

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功率曲线分解方法研究综述

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作者 刘谭盈 孙振新 +3 位作者 魏良杰 刘辉 张利平 王础 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第8期3065-3077,共13页

在风光电并网遭遇诸多挑战的背景下,储能技术作为提升新能源消纳能力、增强电力系统调节灵活性的关键手段,其功率曲线分解方法也逐步被应用到混合储能配置优化问题中。本文阐述了多种储能功率曲线分解技术的研究及其在储能领域的相关应... 在风光电并网遭遇诸多挑战的背景下,储能技术作为提升新能源消纳能力、增强电力系统调节灵活性的关键手段,其功率曲线分解方法也逐步被应用到混合储能配置优化问题中。本文阐述了多种储能功率曲线分解技术的研究及其在储能领域的相关应用,包括传统曲线分解方法和以方波基为基底的曲线分解方法。首先,本文回顾了4种传统功率曲线分解方法,并介绍了相关研究人员在储能技术领域的应用,分析了国内外的研究现状,指出了目前研究在适配混合储能特性方面仍存在一定不足,得出了需根据储能装置在充放电过程中具有快速存储和释放电能,以及单一储能装置的功率曲线呈现矩阵波形的特性进行配置的结论。本文提出了基于3种以方波基为变换形式的变换储能功率曲线分解、变换和分析方法,并介绍了其基本原理与其在储能配置中的应用。最后,针对当前储能功率曲线分解仍存在的问题,本文做了相关的总结与展望。本文为储能配置优化提供理论支持,对于提升储能功率曲线分解的精准性、保障储能系统在不同运行场景下发挥最优效用具有重要意义。 展开更多

关键词 功率曲线分解 正交非连续基函数 傅里叶变换 小波变换 WALSH变换

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面向数字孪生模型应用的油浸式变压器绕组温度POD-RBFLP降阶计算方法 被引量：8

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作者 刘刚 胡万君 +4 位作者 郝世缘 高成龙 武卫革 刘云鹏 李琳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4566-4578,I0034,共14页

了解油浸式电力变压器绕组的温度情况是保证其运行稳定性的关键,也是当前针对油浸式变压器数字孪生分析的必然需求。为了快速地获得变压器绕组的稳态温度,该文提出一种基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和包含线... 了解油浸式电力变压器绕组的温度情况是保证其运行稳定性的关键,也是当前针对油浸式变压器数字孪生分析的必然需求。为了快速地获得变压器绕组的稳态温度,该文提出一种基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和包含线性多项式的径向基函数响应面法(radial basis function response surface method including linear polynomial,RBFLP)的降阶计算模型。首先,讨论POD方法的降阶特性,并设计一种基于留一法交叉验证的自适应获得快照矩阵方法,以提高计算精度及效率;其次,采用响应面方法建立POD模态系数与绕组工况的相关关系,旨在实现通过绕组工况快速获得POD模态系数,从而跳过对降阶模型的复杂非线性计算,进而高效重构绕组温度场。相关算例表明,该方法具有较好的计算精度和效率,在50组测试工况下,与全阶计算相比,误差不超过2.5 K,且总计算时间仅为1.45 s;最后,基于110 kV变压器绕组搭建温升试验平台,试验结果表明,降阶计算结果相较于试验结果,平均计算误差不超过2 K,且单步计算时间仅为0.03 s,相较于同等规模的全阶计算,计算效率有较大幅度地提升。 展开更多

关键词 油浸式电力变压器 绕组稳态温度 本征正交分解 包含线性多项式的径向基函数响应面 降阶模型

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参数化流动传热问题的模型降阶方法研究 被引量：3

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作者 杨迪 段承杰 +3 位作者 丁鹏 宋菊青 宋子凡 张纯禹 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1440-1451,共12页

高精度的数值模型是构建反应堆堆芯数字孪生的基础,但传统的高分辨率数值模型的计算效率无法满足数字孪生的需求。为显著提高计算效率,综合利用伽辽金投影法和径向基函数插值法构造了参数化流动传热问题的降阶模型。该模型以典型的数值... 高精度的数值模型是构建反应堆堆芯数字孪生的基础,但传统的高分辨率数值模型的计算效率无法满足数字孪生的需求。为显著提高计算效率,综合利用伽辽金投影法和径向基函数插值法构造了参数化流动传热问题的降阶模型。该模型以典型的数值解作为学习样本,通过本征正交分解获得各物理场分布的主模态作为缩减基,然后将控制方程在缩减基张成的空间上进行投影以获得自由度个数显著降低的降阶模型。螺旋十字型燃料冷却剂的测试算例表明,相较于全阶模型,该降阶模型可实现高达3~4个数量级的加速效果,降阶模型的速度场与压力场的相对误差均小于10%。 展开更多

关键词 流动传热 降阶模型 本征正交分解 径向基函数插值

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用于非线性时间序列预测的POD-RBF神经网络 被引量：3

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作者 吴春国 朱世钊 +1 位作者 汪秉宏 关昱航 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第8期1848-1851,共4页

基于正规正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)提出一种适用于非线性时间序列预测的径向基函数(Ra-dial Basis Function,RBF)神经网络模型-POD-RBF神经网络模型.该模型在选取中心时考虑了时间序列数据之间的时序关系,并且使... 基于正规正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)提出一种适用于非线性时间序列预测的径向基函数(Ra-dial Basis Function,RBF)神经网络模型-POD-RBF神经网络模型.该模型在选取中心时考虑了时间序列数据之间的时序关系,并且使得中心的选取具有并行性.股票价格预测问题的模拟结果表明,POD-RBF神经网络可以有效地用于非线性时间序列预测问题.与基于硬C均值(Hard C-means,HCM)聚类的RBF神经网络(HCM-RBF)和基于正交最小二乘(Orthogonal LestSquare,OLS)的RBF神经网络(OLS-RBF)相比,POD-RBF神经网络不仅具有更好的训练、预测精度,而且具有更好的收敛稳定性、更好的泛化能力和抵抗噪声干扰的能力. 展开更多

关键词 正规正交分解 径向基函数 神经网络 非线性时间序列 预测

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低比转数离心泵叶轮内流场重构与模态分析 被引量：4

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作者 张人会 陈学炳 +1 位作者 郭广强 李仁年 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期143-149,共7页

针对传统离心泵水力性能优化设计的复杂性,提出采用本征正交分解-径向基函数(POD-RBF)混合代理模型方法对离心泵叶轮内流场进行重构分析。由三次Bezier曲线对低比转数离心泵二维叶片型线进行参数化控制,通过对叶片包角、进出口安放角等... 针对传统离心泵水力性能优化设计的复杂性,提出采用本征正交分解-径向基函数(POD-RBF)混合代理模型方法对离心泵叶轮内流场进行重构分析。由三次Bezier曲线对低比转数离心泵二维叶片型线进行参数化控制,通过对叶片包角、进出口安放角等控制参数进行适量的扰动得到叶片型线的样本集。由叶片型线参数及叶轮CFD内流场数据构成样本的快照矢量集,根据几何相似及网格变形方法插值得到各相似节点的流场参数,依据本征正交分解法(POD)将快照集分解为一系列正交基的线性组合。由径向基函数(RBF)拟合目标叶型所对应的正交基系数,实现了对目标叶轮内流场的重构。采用POD-RBF方法对MH48-12. 5型低比转数离心泵叶轮内流场进行了重构,其压力预测均方根误差为0. 84%,速度预测误差基本在0. 5 m/s以内,流场预测所需时间约为CFD计算的1/240。对样本集进行POD基模态分析,得到了各阶基模态流场特征及能量分布特性。 展开更多

关键词 离心泵 叶轮 本征正交分解法 径向基函数 优化设计 模态分析

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基于POD-RBF代理模型和特征点KNN校正的电力舱温度反演方法 被引量：4

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作者 姜岚 李远 +2 位作者 智李 周蠡 赵阳 《电子测量技术》 北大核心 2023年第24期68-76,共9页

为解决数值模拟方法计算不同工况下电力舱整体温度时算力需求大、适应性差等问题,本文提出了一种基于POD-RBF代理模型和特征点KNN校正的电力舱温度反演方法。该方法基于仿真计算得到的不同工况下电力舱温度场数据,利用本征正交分解和径... 为解决数值模拟方法计算不同工况下电力舱整体温度时算力需求大、适应性差等问题,本文提出了一种基于POD-RBF代理模型和特征点KNN校正的电力舱温度反演方法。该方法基于仿真计算得到的不同工况下电力舱温度场数据,利用本征正交分解和径向基函数方法构建电力舱的温度反演代理模型,以避免重复计算,从而快速得到仿真模型的近似解。同时,使用K最近邻算法将特征温度点引入反演模型中,以此校正温度反演误差,提高反演的准确性和适应能力。以实际电力舱为例,对指定工况下的电力舱进行了温度反演。结果表明,该方法可以在电力舱内电缆通流情况以及特征温度点温度已知的情况下实现电力舱的实时温度反演,其反演温度与仿真计算温度的最大相对误差为0.96%,满足工程运用标准。 展开更多

关键词 电力舱 温度反演 有限元仿真 本征正交分解 径向基函数 K最近邻算法

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铁路道砟形态特征的统计分析与几何重构 被引量：3

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作者 肖军华 郭佳奇 +1 位作者 张德 薛立华 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1758-1769,共12页

道砟颗粒几何形态特征对其力学特性影响显著。为了量化研究铁路道砟形态特征,以真实的铁路一级碎石道砟颗粒为例,采用3D激光扫描获取道砟颗粒点云数据,引入道砟整体形态特征指标(长轴、中轴、短轴、球度指数),提出道砟局部形态特征指标... 道砟颗粒几何形态特征对其力学特性影响显著。为了量化研究铁路道砟形态特征,以真实的铁路一级碎石道砟颗粒为例,采用3D激光扫描获取道砟颗粒点云数据,引入道砟整体形态特征指标(长轴、中轴、短轴、球度指数),提出道砟局部形态特征指标(曲率指数),统计并建立上述整体和局部形态特征指标的概率密度分布函数。在此基础上,基于本征正交分解(POD)及径向基(RBF)神经网络提出了基于颗粒形态指标概率密度分布的道砟样本的重生成算法,重构道砟颗粒样本库。采用上述重生成算法分别重构了600及4000个颗粒道砟,结果表明:重构道砟样本形态特征指标的统计分布结果均与真实扫描试样结果接近,证明该方法能够快速实现基于颗粒形态指标概率密度分布的任意数量道砟样本的建立。 展开更多

关键词 道砟形态特征 曲率指数 本征正交分解 径向基神经网络 道砟重生成

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结构声学耦合随机性分析的等几何有限元-边界元法研究 被引量：9

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作者 胡昊文 王中王 +1 位作者 徐延明 陈磊磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期159-167,共9页

采用有限元法(FEM)进行水下壳结构振动响应分析,边界元法(BEM)进行结构振动声学分析;组合有限元法与边界元法构成耦合FEM-BEM方法进行水下薄壳结构声振强耦合分析。为了克服传统拉格朗日函数近似几何模型与物理场插值计算时的不连续与... 采用有限元法(FEM)进行水下壳结构振动响应分析,边界元法(BEM)进行结构振动声学分析;组合有限元法与边界元法构成耦合FEM-BEM方法进行水下薄壳结构声振强耦合分析。为了克服传统拉格朗日函数近似几何模型与物理场插值计算时的不连续与低精度问题,采用Loop细分曲面等几何法构建几何模型,并采用相同的样条函数进行物理场高阶插值计算,实现水下声振强耦合系统的CAD/CAE的集成分析。随机性分析致力于研究系统输入的不确定造成的输出不确定。蒙特卡罗模拟(MCs)因简单直接被认为是解决复杂多维不确定性问题的通用工具,然而巨大的计算成本降低了其适用性。采用本征正交分解(POD)和径向基函数(RBF)可降低计算成本,提高计算效率,实现基于MCs的快速随机性分析。考虑结构材料属性参数以及结构形状参数的不确定性对计算结果的影响,采用MCs分析随机变量下的结构声学响应的统计特征。最后通过若干算例验证该算法的正确性与有效性。 展开更多

关键词 有限元-边界元(FEM-BEM)法 细分曲面 蒙特卡罗模拟(MCs) 本征正交分解(POD) 径向基函数(RBF)

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变尺度正交基函数分解对异常信号的探测方法 被引量：4

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作者 李启飞 温玮 +2 位作者 韩蕾蕾 范赵鹏 李沛宗 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期104-109,共6页

针对现有的正交基函数(OBF)分解对水下目标磁异常信号的检测,需要知道目标与探测路线上CPA点的距离R0,而实际探测过程中对目标的先验信息掌握有限,所以无法准确知道距离R0的问题。文中基于标准正交基函数分解的方法,通过对其基函数的改... 针对现有的正交基函数(OBF)分解对水下目标磁异常信号的检测,需要知道目标与探测路线上CPA点的距离R0,而实际探测过程中对目标的先验信息掌握有限,所以无法准确知道距离R0的问题。文中基于标准正交基函数分解的方法,通过对其基函数的改造,提出了变尺度正交基函数(VSOBF)分解的方法。该方法能够在检测过程中对距离R0进行估计,并利用梯度上升法提高了计算速度、精度。仿真验证表明,在R0=300 m情况下,R0est的绝对误差在50 m范围内的概率为93%,并且该检测算法能够在-10 dB的信噪幅度比下较好地检测出磁异常信号。 展开更多

关键词 磁场异常检测 距离估计 变尺度正交基函数分解 性能曲线 梯度上升法

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基于POD-RBF方法的管道内壁几何识别 被引量：2

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作者 余波 陶盈盈 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2023年第4期406-418,共13页

针对天然气、石油等管道内部被腐蚀问题,基于本征正交分解-径向基函数(POD-RBF)提出了一种管道内壁几何识别方法.考虑静磁场并建立管道的简化有限元模型,构建变几何样本库,实现了POD-RBF对任意形状的响应预测.该方法在降阶分析的同时避... 针对天然气、石油等管道内部被腐蚀问题,基于本征正交分解-径向基函数(POD-RBF)提出了一种管道内壁几何识别方法.考虑静磁场并建立管道的简化有限元模型,构建变几何样本库,实现了POD-RBF对任意形状的响应预测.该方法在降阶分析的同时避免了迭代过程中因几何的改变需反复求解刚度矩阵,在很大程度上提高了计算效率.采用灰狼优化(GWO)算法对目标函数实施优化,避免了在变几何过程中灵敏度的求解.算例结果显示,该文方法可高效准确地反演管道内壁的几何形状,即使在引入噪声后GWO算法仍具有较好的稳定性. 展开更多

关键词 管道内壁几何形状识别 降阶代理模型 本征正交分解 径向基函数 灰狼优化算法

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基于特征代理模型的复杂流场预测方法研究 被引量：1

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作者 完颜振海 徐嘉 +2 位作者 梁磊 杨亮 聂蓉梅 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期105-108,共4页

针对传统试验和仿真手段获取多工况复杂流场信息成本高、耗时长问题,提出了一种基于特征代理模型的复杂流场预测方法。在有限个样本流场的基础上采用本征正交分解获得包含流场特征的基模态流场,在此基础上采用多维变量径向基插值实现新... 针对传统试验和仿真手段获取多工况复杂流场信息成本高、耗时长问题,提出了一种基于特征代理模型的复杂流场预测方法。在有限个样本流场的基础上采用本征正交分解获得包含流场特征的基模态流场,在此基础上采用多维变量径向基插值实现新流场预测。结果表明,该方法可以对复杂结构流场进行预测,在亚声速、跨声速和超声速等不同马赫数阶段都具有较好的适用性,并在亚声速和超声速条件下具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 流场预测 代理模型 本征正交分解 径向基插值

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面向全疆域设计需求的某涡轴发动机核心机转子减重优化

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作者 包幼林 张立章 +1 位作者 赵艳云 李立新 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期212-221,共10页

为满足某涡轴发动机平原、高原、高寒以及海洋环境下的全疆域设计需求,综合采用尺寸优化和拓扑优化对核心机转子盘体形状进行了减重优化。首先提出了一种基于本征正交分解的径向基神经网络代理模型构造方法,通过在关键区域补充采样,在... 为满足某涡轴发动机平原、高原、高寒以及海洋环境下的全疆域设计需求,综合采用尺寸优化和拓扑优化对核心机转子盘体形状进行了减重优化。首先提出了一种基于本征正交分解的径向基神经网络代理模型构造方法,通过在关键区域补充采样,在样本总数相当的前提下,提高了寻优效率,缩短了优化所需的时间。利用该方法对核心机转子盘体尺寸进行优化,优化后结构重量减轻,应力分布和强度储备更趋合理。然后采用变密度法对涡轮盘螺栓孔附近区域进行拓扑优化,得到一种带凸耳形状的螺栓孔创新构型,解决了由于优化后盘体减薄而导致的螺栓孔应力上升过多的问题。结果表明:在转子强度、寿命满足规范要求的前提下,优化后的核心机转子减重15%,满足了全疆域设计需求对转子重量的要求。 展开更多

关键词 全疆域设计 核心机转子 尺寸优化 拓扑优化 本征正交分解 径向基神经网络

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基于POD和PSO-RBFNN的泵喷推进器尾部流场快速预测方法

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作者 郭荣 罗鑫 +1 位作者 韩伟 李仁年 《振动与冲击》 2025年第22期9-18,共10页

针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis functi... 针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法构建快速预测模型(PSO-RBFNN)。采用中心复合设计(central composite design,CCD)方法对几何参数设计空间随机抽样,然后利用POD方法将高维流场数据映射到低维基模态空间,使用PSO-RBFNN建立几何参数到基模态系数的多层神经网络模型,实现尾部流场的快速预测。结果表明:经PSO优化的RBFNN模型具有更加优异的回归性能,构建的POD和PSO-RBFNN相结合混合模型可以实现泵喷推进器尾部流场分布特征快速准确预测,相对误差在8.0%以内;轴心速度呈现出先增后减并逐渐衰减为0的过程,POD&PSO-RBFNN混合模型能够准确预测这一动态特征。 展开更多

关键词 泵喷推进器 尾部喷流 本征正交分解(POD) 粒子群优化(PSO)算法 径向基神经网络(RBFNN)

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