基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失模型

发展了一种基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失预测方法。提取了影响风扇转子叶根损失的关键气动参数作为输入变量，熵损失系数作为输出参数；采用计算耗时小的单叶片通道定常模型，通过给定不同边界条件并进行组合来构建样本数据库，使得数据库中样本点尽可能覆盖更广的复杂进气工况；采用径向基神经网络训练并构建输入变量与输出参数之间的映射，实现叶根损失的快速预测。计算结果表明：该损失模型能够准确捕捉叶根损失的径向分布趋势，并且相比于传统损失模型能够大幅提升预测精度。在不同流量、进气旋流以及畸变强度工况下，叶根流动损失平均预测误差基本小于10%。