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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明提供了一种基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，通过获取飞机发动机涡轮叶片的理论数据，以NURBS曲面造型方法确定大叶片型值点和控制顶点；以缩放的方法得到小叶片的叶型确定型值和控制顶点；对大小叶片三维流道的模型网格划分；提取涡轮大小叶片叶型设计参数以及目标参数的数据，建立由叶片NURBS曲面控制顶点到叶片气动参数的数据集；数据降维；创建涡轮叶片优化问题设计的模型，搭建神经网络；寻求最优的设计参数数据。本发明能够提高叶片的气动性能并且得到叶片的三维设计参数，同时，该基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法还具有压缩计算量，节省计算资源的优点。
主权项：1.一种基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，包括：获取待设计飞机原始涡轮大小叶片的理论数据，以NURBS曲面造型方法确定大叶片的叶型值点和控制顶点，通过缩放，得到小叶片的叶型值点和控制顶点；构建原始涡轮大小叶片的三维流道模型，并对所述原始涡轮大小叶片的三维流道模型进行网格划分；提取待设计飞机原始涡轮大小叶片叶型设计参数以及目标参数数据，建立由叶片NURBS曲面控制顶点到叶片气动参数的数据集，对所述数据集进行数据降维；创建涡轮叶片优化问题设计的模型，搭建神经网络，并寻求最优的设计参数数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法
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