申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2023-05-19

公开（公告）日：2023-08-15

公开（公告）号：CN116595909A

主分类号：G06F30/28

分类号：G06F30/28;G06F30/23;G06Q10/04;G06F113/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.01#实质审查的生效;2023.08.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于奇异值分解的RBCC发动机内流场快速预测方法，包括以下步骤：步骤1、对RBCC发动机内流场物理量特征矩阵进行奇异值分解；步骤2、对不同来流条件下同一网格单元的内流场数据进行响应面分析，获取第k种来流条件下插值系数；通过误差分析来确定最优阶数r；步骤3、根据插值系数、最优阶数r和奇异值分解结果，得到第k种来流条件下的预测内流场；步骤4、将步骤3得到的内流场和步骤1中得到的内流场物理量矩阵M的第k列向量Tk进行对比得到相对误差；确定最佳取值r后，即可得到第k种来流条件下误差最小的预测内流场。其解决了现有传统的CFD数值模拟方法对RBCC发动机内流场的仿真时间较长，无法满足快速响应要求的问题。

主权项：1.一种基于奇异值分解的RBCC发动机内流场快速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对RBCC发动机内流场物理量特征矩阵进行奇异值分解：首先建立RBCC发动机内流场模型；对内流场模型进行网格划分，并选择合适的来流条件，通过CFD数值模拟获得所述来流条件下的内流场数据；根据内流场数据构建内流场的物理量矩阵M，并对内流场的物理量矩阵M进行奇异值分解得到Ui；Ui为左奇异矩阵U的第i列向量；步骤2、对不同来流条件下同一网格单元的内流场数据进行响应面分析，获取第k种来流条件下插值系数αik；通过误差分析来确定最优阶数r；步骤3、根据插值系数αik、最优阶数r和奇异值分解结果，得到第k种来流条件下的预测内流场Trom,k，即步骤4、将所述步骤3得到的内流场Trom,k和所述步骤1中得到的内流场物理量矩阵M的第k列向量Tk进行对比得到相对误差调整r的取值，直到相对误差达到最小，此时r的取值即为其最佳取值；确定最佳取值r后，即可得到第k种来流条件下误差最小的预测内流场。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 一种基于奇异值分解的RBCC发动机内流场快速预测方法

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