考虑污染物传播规律的飞机座舱送风方式研究

为充分认识飞机座舱内污染物传播机理并控制和减少座舱内污染物传播,研究了不同送风方式对座舱内污染物传播特性及空气品质的影响。以波音737-200机型为研究对象,利用CFD技术建立了5排座舱模型,模拟计算了天花板和天花板+侧壁两种送风方式下座舱内气流场及污染物浓度场,通过等比例实验舱对部分工况气流场和污染物浓度值进行验证,并以空气龄为评价指标对空气品质进行评价。结果表明：在同等送风量下,天花板+侧壁送风更有利于污染物的扩散,通风效果充分,而天花板送风更容易造成污染物单点聚积,通风效果较差,且经济性较差。     

基于机器学习方法的压气机落后角与总压损失预测代理模型

为了提高压气机特性预测的精度，基于机器学习方法构建预测落后角与总压损失的代理模型。以一台两级压气机为研究对象，基于多个转速工况下的流场实验数据和叶片几何参数建立了基元叶型数据库。通过灵敏度分析方法筛选出对落后角和总压损失影响最大的输入参数，分别采用高斯过程回归和人工神经网络两种机器学习算法建立落后角与总压损失模型，并引入贝叶斯优化算法搜索最佳模型超参数。对于人工神经网络面临的优化问题和泛化问题，调整模型学习率和修正参数梯度以加速收敛，同时采用正则化方法增强模型泛化能力。模型训练过程采用交叉验证策略以降低过拟合风险，并将优化后的代理模型整合到通流程序中对压气机进行特性预测验证。对比表明，低转速工况代理模型的压比特性预测误差显著低于经验模型，其中人工神经网络建模改善最明显，相比经验模型预测误差降低了0.1。通过代理模型横向对比，基于人工神经网络建立的代理模型比基于高斯过程的代理模型预测精度更高且鲁棒性更强。