基于流场模态分解与符号回归的旋转机械性能预测方法及系统
知识产权简介
本发明涉及一种基于流场模态分解与符号回归的旋转机械性能预测方法及系统，方法包括：通过数值仿真获取旋转机械的瞬态流场数据；采用本征正交分解对数据进行降维处理，得到各阶POD模态，并筛选出高能POD模态；采用动态模态分解进行分析处理，得到各阶DMD模态；从各阶DMD模态中确定主导DMD模态，以主导DMD模态以及高能POD模态对应的描述符作为输入特征，以功率系数作为因变量，通过符号回归算法在预设的基础函数空间中搜索最优显式解析表达式，用于待测旋转机械的瞬态流场数据的功率系数预测。与现有技术相比，本发明实现了从瞬时流场模态描述符到全局功率系数的定量预测，为旋转机械的实时诊断与优化控制提供物理基础。
转化前景
本发明涉及旋转机械性能预测技术领域，尤其是涉及基于流场模态分解与符号回归的旋转机械性能预测方法及系统。本发明的目的是为了克服现有技术存在旋转机械瞬态流场模态特征与宏观性能指标之间缺乏定量映射、模态分解方法孤立使用导致流场特征识别不完整、以及现有分析手段难以支撑实时优化控制的缺陷而提供一种基于流场模态分解与符号回归的旋转机械性能预测方法及系统。本发明所述方法框架适用于垂直轴风力机、垂直轴潮流能水轮机、水平轴风力机、水平轴潮流能水轮机等多类旋转机械，具备良好的工程推广价值。