【作者】

郑明秋; 胡晨星

【单位】

北京理工大学

【摘要】

涡轮机叶片吸力面在逆压梯度的作用下容易发生流动分离，快速准确地计算分离区域尤为重要。本文以双通道T106叶栅为研究对象，首先对比了RANS与LES求解平均场的差异，提出了一种高保真计算方法evnl-RANS，并改进了雷诺应力线性项中的最佳涡粘系数的计算。然后，使用组合神经网络分别预测目标工况流场的最佳涡粘系数与雷诺应力非线性项，并注入RANS方程重新求解。结果表明，evnl-RANS精度与LES相当，且大大降低了计算成本。

【关键词】

神经网络;雷诺应力;高保真计算

【论文集名称】

数字化设计与仿真技术

【会议名称】

设计智能制造2023学术年会

【会议时间】

2023-10-20至2023-10-23

【会议地点】

湖北十堰

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