Fast prediction of compressor flow field based on a deep attention symmetrical neural network

物理 人工神经网络 气体压缩机 流量(数学) 领域(数学) 机械 统计物理学 航空航天工程 人工智能 热力学 计算机科学 数学 纯数学 工程类
作者
Yue Wu,Dun Ba,Juan Du,Min Zhang,Zhonggang Fan,Xiaobin Xu
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:36 (11) 被引量:1
标识
DOI:10.1063/5.0239430
摘要

Accurate and rapid prediction of compressor performance and key flow characteristics is critical for digital design, digital twin modeling, and virtual–real interaction. However, the traditional methods of obtaining flow field parameters by solving the Navier–Stokes equations are computationally intensive and time-consuming. To establish a digital twin model of the flow field in a transonic three-stage axial compressor, this study proposes a novel data-driven deep attention symmetric neural network for fast reconstruction of the flow field at different blade rows and spanwise positions. The network integrates a vision transformer (ViT) and a symmetric convolutional neural network (SCNN). The ViT extracts geometric features from the blade passages. The SCNN is used for deeper extraction of input features such as boundary conditions and flow coordinates, enabling precise flow field predictions. Results indicate that the trained model can efficiently and accurately reconstruct the internal flow field of the compressor in 0.5 s, capturing phenomena such as flow separation and wake. Compared with traditional numerical simulations, the current model offers significant advantages in computational speed, delivering a three-order magnitude speedup compared to computational fluid dynamics simulations. It shows strong potential for engineering applications and provides robust support for building digital twin models in turbomachinery flow fields.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
smottom应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
明时完成签到,获得积分10
2秒前
杨瑞东完成签到 ,获得积分10
5秒前
yyyy完成签到,获得积分10
13秒前
缥缈的平卉完成签到 ,获得积分10
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
李爱国应助大橙子采纳,获得10
26秒前
magictoo发布了新的文献求助30
32秒前
34秒前
yang完成签到,获得积分10
34秒前
Minicoper发布了新的文献求助10
35秒前
快乐丸子完成签到,获得积分10
36秒前
简单而复杂完成签到,获得积分10
36秒前
大橙子发布了新的文献求助10
40秒前
张牧之完成签到 ,获得积分10
42秒前
冷冷暴力完成签到,获得积分10
44秒前
YYY完成签到,获得积分10
44秒前
44秒前
gujian完成签到 ,获得积分10
47秒前
帅气的秘密完成签到 ,获得积分10
48秒前
自然函发布了新的文献求助10
52秒前
冰冰双双完成签到,获得积分10
52秒前
开心夏旋完成签到 ,获得积分0
54秒前
我要读博士完成签到 ,获得积分10
57秒前
活泼的大船完成签到,获得积分10
57秒前
AFF完成签到,获得积分10
58秒前
59秒前
无私小小完成签到,获得积分10
1分钟前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
1分钟前
润润轩轩完成签到 ,获得积分10
1分钟前
CodeCraft应助大橙子采纳,获得10
1分钟前
ZR完成签到,获得积分10
1分钟前
magictoo完成签到,获得积分10
1分钟前
陈昊发布了新的文献求助10
1分钟前
zhangliangfu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
金石为开完成签到,获得积分10
1分钟前
王QQ完成签到 ,获得积分10
1分钟前
唐唐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
最棒哒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022