在渦輪葉片實(shí)際加工、安裝和裝配等環(huán)節(jié)中,由于工藝水平等原因,葉片的實(shí)際安裝角與設(shè)計(jì)安裝角會(huì)存在一定誤差,而葉片安裝角的改變會(huì)導(dǎo)致來(lái)流攻角發(fā)生變化,這將直接影響渦輪葉柵的氣動(dòng)性能,使得其在一定程度上偏離設(shè)計(jì)工況。在CFD計(jì)算時(shí)我們通常采用確定性參數(shù)作為邊界條件,忽略掉安裝角的不確定性帶來(lái)的影響,這將導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果偏離實(shí)際工況。基于該技術(shù)背景,本文研究葉片安裝角變化對(duì)葉柵氣動(dòng)性能影響的不確定量化問(wèn)題,而國(guó)內(nèi)外的研究參考較少,本文的研究結(jié)果可用于葉片設(shè)計(jì)指導(dǎo)以及葉輪機(jī)械運(yùn)行參考。本文將壓縮感知理論應(yīng)用于多項(xiàng)式混沌展開(kāi)方法中,提出了一種應(yīng)用于不確定性量化計(jì)算的有效算法——基于壓縮感知的多項(xiàng)式混沌展開(kāi)方法,并采用一維信號(hào)以及測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證算法的重構(gòu)精度,相比于傳統(tǒng)的蒙特卡洛方法以及多項(xiàng)式混沌展開(kāi)等該方法所需要的樣本點(diǎn)數(shù)較少,并能達(dá)到較高的重構(gòu)精度。在數(shù)值驗(yàn)證的基礎(chǔ)上,將基于壓縮感知的多項(xiàng)式混沌展開(kāi)方法應(yīng)用于靜葉葉片安裝角變化對(duì)單列靜葉葉柵氣動(dòng)性能的影響研究中,假定葉片安裝角服從特定的參數(shù)分布,通過(guò)重構(gòu)算法建立輸入?yún)?shù)與輸出響應(yīng)之間的模型,并獲得輸出響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)特征,在此基礎(chǔ)上將研究維度由一維上升至高維... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：110 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

葉片實(shí)際幾何參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)的誤差[13]

本章詳細(xì)介紹多項(xiàng)式混沌法的正交基底、正交多項(xiàng)式的系數(shù)以及其與統(tǒng)計(jì)特征之間的聯(lián)系；從壓縮感知基本原理、信號(hào)稀疏性、觀測(cè)陣的選擇、信號(hào)重構(gòu)算法以及解的唯一性來(lái)闡述壓縮感知原理；將多項(xiàng)式混沌方法與壓縮感知相結(jié)合，形成基于壓縮感知方法的多項(xiàng)式混沌算法，并利用測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證其正確性。2.2 壓縮感知作為近些年來(lái)大火的理論之一，壓縮感知打破了往常的認(rèn)知，將“稀疏”的概念引入進(jìn)來(lái)，利用信號(hào)的稀疏性，對(duì)其進(jìn)行壓縮采樣，再經(jīng)過(guò)精確重構(gòu)高精度的還原信號(hào)。壓縮感知最早在信息傳輸領(lǐng)域中提出，在這之前，信號(hào)傳遞依靠奈奎斯特采樣定理：當(dāng)原始信號(hào)頻帶寬度有限時(shí)，只有抽樣信號(hào)的抽樣頻率大于 2 倍原始信號(hào)最高頻率才能無(wú)失真地恢復(fù)原始信號(hào)�；谀慰固囟ɡ恚紤]到某些領(lǐng)域里，龐大的信息數(shù)據(jù)采集量勢(shì)必要帶來(lái)更大的計(jì)算量，即使計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字信號(hào)處理能力不斷變強(qiáng)，但二者的發(fā)展速度卻大相徑庭，在信號(hào)失真的可接受程度的范圍內(nèi)尋找合適的壓縮數(shù)據(jù)方法變成了當(dāng)務(wù)之急。

圖 2-2 壓縮感知理論框架壓縮感知理論的出現(xiàn)使得這個(gè)問(wèn)題得以解決，壓縮感知理論指出：當(dāng)信號(hào)在某種變換基下式稀疏的，通過(guò)與變換基不相干的觀測(cè)矩陣對(duì)其進(jìn)行壓縮，最后通過(guò)重構(gòu)算法可以獲得與原始信號(hào)相比高精度低失真的重構(gòu)信號(hào)。傳統(tǒng)采樣方法以及壓縮感知采樣方法其理論框架如上圖。2.2.1 信號(hào)的稀疏表示考慮 n 維實(shí)向量 1 2 3= , , ,...,nx x x x x ，當(dāng)向量 x 所有元素中至多有 k 個(gè)元素不為 0，亦或者其他元素的值相對(duì)來(lái)說(shuō)比較小，這時(shí)我們稱(chēng)向量 x 是 -階稀疏( -Spare)的。 -階稀疏的向量集合可采用如下方法表示： k0 x x k(2-1)向量的0l (零范數(shù))定義為：向量 1 2 3= , , ,...,Tnx x x x x 中元素非零的個(gè)數(shù)。壓縮感知應(yīng)用的前提是信號(hào)必須是稀疏的或者可壓縮的，考慮到一般情況

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]壓縮感知若干關(guān)鍵問(wèn)題研究[D]. 姚世紅.武漢大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于壓縮感知的圖像重構(gòu)匹配追蹤算法研究[D]. 張飛.天津大學(xué) 2017
[2]航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片數(shù)控銑削方法研究[D]. 湯振寧.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3230476