【摘 要】
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涡轮盘在高温、高转速的条件下工作,是航空发动机的关键部件.涡轮盘结构概率分析对精度要求很高,直接Monte-Carlo方法计算量太大,常规的多项式响应面方法在精度上难以满足要
【机 构】
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北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京100083
【出 处】
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中国航空学会第一届航空发动机数值仿真与数字化设计学术交流会
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涡轮盘在高温、高转速的条件下工作,是航空发动机的关键部件.涡轮盘结构概率分析对精度要求很高,直接Monte-Carlo方法计算量太大,常规的多项式响应面方法在精度上难以满足要求.鉴于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络具有很强的非线性函数逼近能力,在涡轮盘结构热—机械耦合分析中采用RBF神经网络拟和最大等效应变响应,再结合Monte-Carlo方法得到了其概率分布:并与直接Monte-Carlo方法、二次多项式响应面方法结果进行了对比.RBF神经网络结合Monte-Carlo的方法具有高精度、高效率的优点,在结构概率响应、可靠性分析中值得推广.
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