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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明涉及一种适用于低雷诺数工况的高负荷涡轮叶型损失预测方法，包括以下步骤：SS1，基于叶型参数，构建叶栅KO模型；SS2，将KO模型的叶型损失和尾缘损失合并成总叶型损失，建立修正模型来预测总叶型损失；SS3，定义偏差系数＝实验值KO模型预测值,对进口Re进行线性回归；SS4，将截距项命名为叶型因子，确定模型后通过枚举法寻优；SS5，得到总的修正公式。本发明中适用于低雷诺数工况的高负荷涡轮叶型损失预测方法，可以在低雷诺数宽攻角的情况下更精确预测涡轮的损失，从而更好的预测涡轮的气动性能。
主权项：1.一种适用于低雷诺数工况的高负荷涡轮叶型损失预测方法，其特征在于，包括以下步骤：SS1，基于叶型参数，构建叶栅KO模型，如公式1所示： 其中,YP为KO模型的叶型损失，χi为KO模型的攻角修正因子，Y′P,AM是AM模型中的叶型损失，kp是马赫数修正因子，Yshock是激波损失，Y′TET是尾缘损失；SS2，将KO模型的叶型损失和尾缘损失合并成总叶型损失，建立修正模型来预测总叶型损失，如公式2所示： 其中，Y′p是修正模型的总叶型损失，K′p是新修正的马赫数因子，χi是修正模型的攻角修正因子，χ′Re是修正模型的雷诺因子；SS3，定义偏差系数＝实验值KO模型预测值,对进口Re进行线性回归，如公式3所示： 其中er为偏差系数； 其中，χRe是KO模型中的雷诺数修正因子；SS4，将截距项命名为叶型因子σ，其和前缘厚度和尾缘厚度有关，确定模型后通过枚举法寻优，得到公式4： 式中,δLE和δTE分别为叶片的前缘厚度和尾缘厚度；SS5，得到总的修正公式，如公式5所示：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种适用于低雷诺数工况的高负荷涡轮叶型损失预测方法
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