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摘要
为提高结冰风洞的试验效率和流场品质,需建立温度快速预测方法以及提高风洞温度场均匀性。针对结冰风洞换热器出口气流温度建立了基于机器学习的预测模型,为解决真实场景下数据量小的问题,采用变分自编码器(VAE)进行数据增强,后采用遗传算法优化XGBoost方法建立最终的温度预测模型;在此基础上,利用已建立预测模型对风洞温度场均匀性及其影响因素进行了分析。结果表明:通过模型预测的换热器出口气流温度与真实值的平均绝对误差(MAE)约为0.60℃,R2分数约为98.38%;试验风速、模拟高度以及回气压力等工况参数对温度场均匀性均有一定影响。
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