本發明涉及一種基于神經網絡的復合材料螺旋槳鋪層角優化方法,屬于葉輪機械仿真技術領域。本發明通過建立復合材料螺旋槳有限元模型,將其與復合材料螺旋槳計算流體力學模型進行雙向流固耦合計算,得到對應的敞水性征曲線;采用正交試驗設計方法對鋪層角組合及其對應的水動力性能數據進行預處理,基于數值計算軟件構建一個高度非線性擬合的BP神經網絡,進而采用梯度下降算法對已構建的神經網絡進行訓練,最終得到擁有復合材料螺旋槳鋪層角與推進效率之間的映射規律的BP神經網絡;根據訓練好的BP神經網絡,對各鋪層角組合情況進行優化預測,對所得效率數據分析得最大網絡預測值及對應的鋪層角組合,即基于神經網絡實現復合材料螺旋槳鋪層角優化。
聲明:
“基于神經網絡的復合材料螺旋槳鋪層角優化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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