毕节高新技术产业开发区国家能源大规模物理储能技术研发中心;中国科学院工程热物理研究所王星获国家专利权
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龙图腾网获悉毕节高新技术产业开发区国家能源大规模物理储能技术研发中心;中国科学院工程热物理研究所申请的专利一种基于机器学习的涡轮动态过程流固耦合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114880909B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210681632.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于机器学习的涡轮动态过程流固耦合方法是由王星;李文;朱阳历;张雪辉;陈海生设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的涡轮动态过程流固耦合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的涡轮动态过程流固耦合方法，包括：基于涡轮变工况特性曲线和流场信息数据集，构建涡轮高精度机器学习代理模型及其动态调节仿真模型；通过涡轮动态调节仿真模型求解涡轮调节过程中的运行工况参数，将该运行工况作为输入量带入涡轮高精度机器学习代理模型，获得涡轮叶片气动载荷分布和轮盘面流场压力分布并作为边界条件输入叶轮有限元模型，求解获得叶轮变形量和等效应力，完成动态过程下涡轮流固耦合分析。本发明能保证涡轮在频繁调节过程中高效、安全运行，并能够为后续同类涡轮的设计提供参考。
本发明授权一种基于机器学习的涡轮动态过程流固耦合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的涡轮动态过程流固耦合方法，包括以下步骤： （1）基于涡轮变工况特性曲线和流场信息数据集，构建涡轮高精度机器学习代理模型及其动态调节仿真模型；所述涡轮变工况特性曲线为不同折合转速下的膨胀比-功率曲线和膨胀比-流量曲线，用于获得不同折合转速和膨胀比下涡轮的功率和流量，所述涡轮流场信息数据集为涡轮叶片表面气动力分布以及涡轮叶轮轮盘表面流场压力分布； （2）通过涡轮动态调节仿真模型求解涡轮调节过程中的运行工况参数，将该运行工况作为输入量带入涡轮高精度机器学习代理模型，获得涡轮叶片气动载荷分布和轮盘面流场压力分布； （3）将步骤（2）中的结果作为边界条件输入叶轮有限元模型，求解获得叶轮变形量和等效应力，完成动态过程下涡轮流固耦合分析。
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