Сравнение низкоуровневых моделей пленочного охлаждения: корреляции и модели на основе машинного обучения

Abstract

Предлагается использование суррогатных моделей в качестве моделей низкого порядка для оптимизации системы охлаждения лопаток газовой турбины. Анализируются наиболее распространенные корреляции эффективности пленочного охлаждения. Корреляция для отверстий особой формы рассматривается как наиболее перспективная и сравнивается с моделью, основанной на машинном обучении. Эта модель обучается на открытых данных с использованием регрессии гауссовых процессов для прогнозирования адиабатической эффективности пленочного охлаждения. Результаты показывают значительное превосходство моделей, основанных на машинном обучении, над корреляциями.