采用本征正交分解和长短期记忆网络模型的离心泵流场预测 - 肖颖; 肖翔域; 段壮; 孙中国; 席光 (西安交通大学学报, 2024)
TP391.9; 针对流体机械领域中瞬态流场预测的复杂性以及现有本征正交分解-径向基函数(POD-RBF)模型在时间依赖性预测方面的局限性,引入本征正交分解-长短期记忆网络(POD-LSTM)模型,以提升预测的准确性和效率.通过计算流体动力学(CFD)对二维圆柱绕流进行分析,比较了POD-RBF与POD-LSTM模型在瞬态流场预测性能上的差异.进一步将POD-LSTM模型应用于离心泵瞬态流场预测,详细分析了离心泵叶轮、蜗壳及密封装置的预测效果.计算结果表明:相较于POD-RBF模型,POD-LSTM模型在预测距离训练集较远时刻的流场时性能较优,预测精度较高,压力场的平均相对偏差仅为0.96％;与传统CFD方法相比,POD-LSTM模型在预测离心泵压力场和y方向速度场时的平均相对偏差分别为0.06％、6.07％,计算时间仅为传统CFD方法的0.01％,显著降低了计算成本;POD-LSTM模型的预测结果与CFD模拟结果的一致度较高,验证了其在离心泵流场预测中的精准性.研究可为流体机械领域数字孪生体的构建提供新的技术路径.