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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明提供了液体火箭发动机的涡轮性能可靠性仿真方法和系统，包括：通过贝塞尔曲线法对叶片型线参数进行建模，得到贝塞尔曲线模型；将贝塞尔曲线模型进行叶片径向造型得到叶盘三维模型；以叶盘三维模型为基础，通过有限元软件进行建模得到有限元网格参数化模型；通过有限元网格参数化模型对涡轮的性能进行有限元分析，得到分析结果；根据分析结果和涡轮的随机几何参数的随机分布，确定神经网络模型的样本点；根据神经网络模型的样本点构建神经网络回归模型；采用蒙特卡洛抽样方法在神经网络回归模型上抽取多个样本点后，得到涡轮性能的可靠性分布；解决了火箭发动机涡轮性能可靠性仿真缺失的问题，提高计算效率。

主权项：1.一种液体火箭发动机的涡轮性能可靠性仿真方法，其特征在于，所述方法包括：通过贝塞尔曲线法对叶片型线参数进行建模，得到叶盆曲线的贝塞尔曲线模型；将所述贝塞尔曲线模型进行叶片径向造型，得到叶盘三维模型；以所述叶盘三维模型为基础，通过有限元软件进行建模得到有限元网格参数化模型；通过所述有限元网格参数化模型对涡轮的性能进行有限元分析，得到分析结果；获取所述涡轮的随机几何参数，根据所述分析结果和所述涡轮的随机几何参数的随机分布，确定神经网络模型的样本点；根据所述神经网络模型的样本点构建神经网络回归模型；采用蒙特卡洛抽样方法在所述神经网络回归模型上抽取多个样本点后，得到所述涡轮性能的可靠性分布；通过所述有限元网格参数化模型对涡轮的性能进行有限元分析，得到分析结果，包括：基于所述有限元网格参数化模型，将所述涡轮的性能中的效率、压比和稳定工作时的结构最高温作为分析对象；在流热耦合仿真过程中，将流场边界定义为静叶入口的质量流量、总温条件和动叶出口的静压条件；在所述流场边界下，根据流场仿真得到与所述效率和所述压比相关的出口温度和入口总压；根据所述流热耦合仿真得到所述结构最高温；根据所述分析结果和所述涡轮的随机几何参数的随机分布，确定神经网络模型的样本点，包括：根据加工误差的国家标准确定所述涡轮叶盘结构的所述随机几何参数的随机分布方差；基于所述分析结果和所述随机几何参数的随机分布方差，利用拉丁超立方抽样方法抽取满足所述神经网络模型准确度的样本点；将抽取的样本点作为所述神经网络模型的样本点。

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权利要求：

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