論文の概要: C(NN)FD -- deep learning predictions of tip clearance variations on
multi-stage axial compressors aerodynamic performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04264v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 14:11:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-09 16:08:44.071530
- Title: C(NN)FD -- deep learning predictions of tip clearance variations on
multi-stage axial compressors aerodynamic performance
- Title(参考訳): C(NN)FD -- 多段軸圧縮機空力性能における先端クリアランス変動のディープラーニング予測
- Authors: Giuseppe Bruni, Sepehr Maleki, Senthil K. Krishnababu
- Abstract要約: 本稿では, ガスタービン用多段軸圧縮機の空力特性に及ぼす先端クリアランス変動の影響をリアルタイムに予測するためのディープラーニングフレームワークの開発と応用について述べる。
提案したC(NN)FDアーキテクチャは、産業アプリケーションにスケーラブルであることが証明され、CFDベンチマークに匹敵するリアルタイム精度を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Application of deep learning methods to physical simulations such as CFD
(Computational Fluid Dynamics), have been so far of limited industrial
relevance. This paper demonstrates the development and application of a deep
learning framework for real-time predictions of the impact of tip clearance
variations on the aerodynamic performance of multi-stage axial compressors in
gas turbines. The proposed C(NN)FD architecture is proven to be scalable to
industrial applications, and achieves in real-time accuracy comparable to the
CFD benchmark. The deployed model, is readily integrated within the
manufacturing and build process of gas turbines, thus providing the opportunity
to analytically assess the impact on performance and potentially reduce
requirements for expensive physical tests.
- Abstract(参考訳): cfd (computational fluid dynamics) のような物理シミュレーションへの深層学習法の応用は、工業的関連性が限られている。
本稿では,ガスタービンにおける多段軸圧縮機の空力性能に及ぼす先端クリアランス変動の影響をリアルタイムに予測するための深層学習フレームワークの開発と応用について述べる。
提案したC(NN)FDアーキテクチャは、産業アプリケーションにスケーラブルであることが証明され、CFDベンチマークに匹敵するリアルタイム精度を実現する。
デプロイされたモデルは、ガスタービンの製造および製造プロセスに容易に統合され、パフォーマンスへの影響を分析的に評価し、高価な物理テストの要件を削減できる機会を提供する。
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