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摘要
快速获得温度场和压力场载荷环境是航空发动机涡轮寿命预测的关键。在本征正交分解的基础上，分别采用响应面法、径向基函数、Kriging方法和BP神经网络，构建了E3涡轮三维流场拓扑结构的多种快速预测方法，为载荷环境实时预测提供了途径。结果表明，本征正交分解能成功地实现E3涡轮三维旋转流场的降阶，基于响应面法、径向基函数、Kriging方法和BP神经网络能精确预测涡轮流场预测结构，但在预测精度、速度等方面存在差异。在样本空间范围内点预测上，10阶模型下四种方法预测出的压力场和温度场误差均小于1%，流量、效率预测误差低于0.4%；在样本空间范围以外点的预测上，径向基函数和Kriging方法的表现不稳定。涡轮壁面流场相关性分析表明，压力场预测精度与转速、进口压力高度相关；温度场与转速、进口压力的相关性弱于压力场。
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