| 深度学习方法在涡轮冷却中的应用综述 |
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| 引用本文： | 汪奇,杨力,饶宇.深度学习方法在涡轮冷却中的应用综述[J].工程热物理学报,2022,43(3):656-662. |
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| 作者姓名： | 汪奇 杨力 饶宇 |
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| 作者单位： | 上海交通大学机械与动力工程学院叶轮机械研究所,上海200240 |
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| 摘 要： | 涡轮冷却技术是涡轮设计的关键技术之一.涡轮冷却结构的表面温度和压力均为复杂的三维分布,但目前的设计体系仍基于低保真度的一维管网,深度学习可能是提升涡轮冷却设计保真度的一种有效手段.本文总结了几种纯数据的神经网络模型和几种与物理规律结合的神经网络模型在涡轮冷却问题中的应用.通过巧妙地将涡轮冷却问题看待为图像、序列和参数的...
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| 关 键 词： | 涡轮冷却 物理规律 神经网络 深度学习 |
A Review of Deep Learning Methods in Turbine Cooling |
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| WANG Qi,YANG Li,RAO Yu.A Review of Deep Learning Methods in Turbine Cooling[J].Journal of Engineering Thermophysics,2022,43(3):656-662. |
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| Authors: | WANG Qi YANG Li RAO Yu |
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