旋转机械叶片设计优化：AI神经网络的应用实践

本文介绍了使用AI神经网络进行旋转机械叶片设计、仿真和优化的方法。通过建立神经网络模型，实现了对叶片性能的准确预测和优化。本文的研究结果表明，AI神经网络能够有效地应用于旋转机械叶片的设计、仿真和优化过程，并可提高叶片的性能和效率。

旋转机械叶片是各种动力设备的关键部件，如航空发动机、燃气轮机、压缩机等。这些设备的性能和效率往往受到旋转机械叶片的设计和性能的影响。因此，如何提高旋转机械叶片的性能和效率是当前研究的热点问题。传统的旋转机械叶片设计方法通常基于经验或试验，不仅耗费大量时间和资源，而且不能保证设计的最优性。因此，研究人员尝试利用人工智能技术，特别是神经网络技术，对旋转机械叶片进行设计和优化。

近年来，国内外研究者对旋转机械叶片设计、仿真和优化方法进行了广泛研究。传统的旋转机械叶片设计方法主要基于经验公式和试验方法，如采用流体力学、热力学和结构力学等相关理论进行叶片设计和优化。然而，这些方法往往存在耗时长、成本高、无法保证最优性等问题，因此限制了其应用范围。近年来，随着人工智能技术的发展，特别是神经网络技术的应用，为旋转机械叶片的设计和优化提供了新的解决方案。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的结构和功能的计算模型，具有自学习、自组织和适应性等特点。在旋转机械叶片设计、仿真和优化中，神经网络可以用于建立模型，实现对叶片性能的预测和优化。本文采用深度学习框架下的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方法，建立了一个多层次、多尺度的神经网络模型，用于旋转机械叶片的设计、仿真和优化。

结合神经网络进行叶片优化设计主要有以下几方面内容：

1) 应用神经网络模型：当模型经过足够的训练和验证后，可以将其应用于新的旋转机械叶片的设计。设计人员只需要输入新的设计参数，神经网络模型就可以快速地预测出新设计的性能，从而帮助设计人员快速调整和优化设计。

2) 数据拟合：神经网络可以用于拟合压气机的性能数据，包括性能曲线、结构尺寸等。这些数据在进行优化设计时需要被准确利用，以指导设计人员进行优化。

3) 特征提取：神经网络能够从原始数据中提取出有用的特征，用于优化设计。例如，可以通过神经网络提取出压气机的流场、温度场、压力场等数据中的关键特征，并将其用于优化算法中。

4) 性能预测：神经网络可以用于预测压气机的性能。通过训练神经网络，使其学习压气机的性能数据，神经网络可以快速地预测出新设计的性能，从而帮助设计人员确定最优设计方案。

5) 多目标优化：神经网络可以用于实现多目标优化。在压气机优化设计中，通常需要考虑多个性能指标，如增压比、效率、流量等。神经网络可以学习这些指标之间的关系，并同时优化这些指标，以获得更好的整体性能。

6) 鲁棒性增强：神经网络可以用于增强压气机的鲁棒性。在压气机优化设计中，需要考虑各种工况和环境因素对性能的影响。神经网络可以通过学习历史数据，预测出这些因素的影响，从而帮助设计人员增强压气机的鲁棒性，使其在各种条件下都能保持良好的性能。

方法实现

仿真模型及优化流程的搭建可采用基于ANSYS系列的建模、仿真软件并结合Matlab或python语言进行算法及流程控制代码的开发进行搭建。

AI神经网络在旋转机械叶片设计、仿真及优化中的应用。的图1