物理启发的深度学习模型及其在热端部件散热中的应用

热端部件散热是众多空天设备的关键技术。表面温度分布是散热设计中用到的重要信息,常规的解析建模手段和机器学习方法均无法有效地表达此类高维信息。近年来兴起的图像深度学习算法是解决表面温度信息预测的有效手段。然而,现有的基于大数据的深度学习方法往往对于物理数据和小样本数据不适用,体现为泛化精度差、数据兼容性差、可解释性差。因此,有必要结合传热的先验知识发展物理启发的新型深度学习算法,以增强高自由度、高复杂度散热对象上的设计能力。本文基于卷积算子和有限差分求解方式的类比关系,提出了一种物理启发式的循环卷积神经网络。以横向出流的冲击冷却为例,开展了变计算域大小、变工况、变尺寸的批量数值模拟,获取了冲击冷却关键特征的小样本图像数据。进一步通过神经网络的训练,构建了多参数、大范围内有较好拟合能力的温度、传热系数、压力代理模型。研究结果表明,本文提出的物理启发神经网络模型,对于计算域大小没有限制,可以统一表达不同空间范围内获取的物理数据的共性规律。模型的各类超参设定均具有明确的物理意义,且与经典的微分方程求解理论有一定的类比关系,增强了神经网络调参的方向性。通过传热物理规律与黑箱模型的融合,本文实现了小样本多参数物理数据的共性建模。该方法可以迅速重构热端部件的高维分布信息,可服务于热端部件的快速分析设计以及优化。     

进气畸变及非轴对称端壁造型对紧凑型压气机中介机匣性能的影响

为掌握畸变进气下非轴对称端壁造型对大径向落差长度比紧凑型压气机中介机匣气动特性的影响机制，采用数值模拟方法研究了畸变进气条件下中介机匣的流动特性，并进一步探索了轮毂非轴对称端壁造型对中介机匣内部流动结构和节流特性的影响。结果显示：进气畸变下中介机匣出口流场高总压损失与畸变主要来源于轮毂表面附面层分离产生的旋流和支板角区分离的共同作用。采用提出的基于三角函数的非轴对称端壁造型方法可有效消除轮毂表面的分离螺旋节点和支板角区分离，使中介机匣性能得到明显提升，总压损失系数降低约11.4%，且畸变进气下轮毂端壁造型对中介机匣节流特性的影响规律与均匀进气不同。