简介:开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.
简介:目的:提出一种适用于全封闭冷却结构的电机热性能优化模型,设计一台600kW的高速列车用永磁牵引电机。创新点:1.通过耦合局部流体动力学模型的方法求解电机复杂冷却风道内的对流传热系数,并在全局热网络模型的框架内得到快速、准确的电机温升结果以用于结构优化;2.在冷却风道中引入栅格结构,采用热性能分析模型优化冷却结构,提升电机热性能;3.通过三维流体动力学模型计算电机局部温升最大值,并提山一种预测特定结构下电机铁损工作阈值的工程方法。方法:1.采用热网络法建立全局热网络模型(图3),并通过耦合局部流体动力学模型计算风道内的热网络参数(图4和6);2.应用田口设计法对电机风道结构进行优化,并研制样机进行验证(计算与试验结果见表5);3.假设铁损的谐波附加值与磁密值成正比,通过三维流体动力学模型计算给山端部绕组、永磁体温升值与铁损的预测曲线,并用样机试验进行验证。结论:1.采用全局热网络和局部流体动力学建模的方法可以快速、正确地计算复杂冷却结构下的电机温升分布,且优化后的冷却结构至少可以提升文中电机15%的热性能;2.本文提出的优化模型适用于全封闭风冷或者水冷等冷却结构相对独立且尚无经验公式可参考的电机热性能优化设计;3.铁损工作阈值的预测方法可以为电磁和控制系统设计提供参考。
简介:半导体器件辐射效应数值模拟技术主要研究辐射与材料相互作用的粒子输运模拟、器件内部辐射感生载流子漂移扩散的器件级模拟及器件性能退化对电路功能影响的电路级模拟等,是抗辐射加固设计和抗辐射性能评估中的关键技术。随着先进微电子技术的快速发展,新材料、新结构和新器件的应用为辐射效应建模与数值仿真带来了新挑战。辐射效应数值模拟涉及材料学、电子学和核科学的交叉领域,技术难度大,建模和仿真比较复杂,一些瓶颈问题尚未完全解决。围绕粒子输运模拟、器件级辐射效应数值模拟和电路级辐射效应数值模拟3个方面,梳理急需解决的关键技术问题,介绍半导体器件辐射效应数值模拟技术的发展趋势。