CN116227268B - 一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法、装置、设备及介质 - Google Patents

一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法、装置、设备及介质。包括：根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构；根据二维热参数数据结构确定数字模型；从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据数字模型确定出与目标叶片节点匹配的目标单元；获取目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各目标截面节点的热参数进行差值计算获取目标叶片节点的热参数。通过获取发送机叶片截面上包含少量截面节点的二维热参数数据结构，在确定出待求解的目标叶片节点后，采用少量的截面节点热参数确定出任一目标叶片节点的热参数值，从而在采用较少计算资源的情况下，准确高效的获取叶片各节点的热参数值。

Description

一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明实施例涉及发动机辅助技术领域，尤其涉及一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法、装置、设备及介质。
背景技术
目前在计算航空发动机涡轮叶片的温度场时，通常需要确定出航空发动机涡轮叶片上全部节点的热参数值，并根据航空发动机叶片上全部节点的热参数值得到涡轮叶片的三维结构维度场。
但是由于在发动机涡轮叶片上存在众多的节点，如果进行计算会消耗大量的时间和计算资源，并且计算精度也无法保证，因此现有技术中无法准确高效的获取发动机涡轮叶片上各节点的热参数值。
发明内容
本发明实施例提供一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法、装置、设备及介质，以确定发动机涡轮叶片的热参数。
第一方面，本发明实施例提供了一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法，包括：根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，其中，所述二维热参数数据结构中包括截面节点的编号、坐标和热参数的对应关系；
根据所述二维热参数数据结构确定数字模型，其中，所述数字模型中包括单元和截面节点对应关系；
从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据所述数字模型确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
获取所述目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各所述目标截面节点的热参数进行差值计算获取所述目标叶片节点的热参数。
第二方面，本发明实施例还提供了一种发动机涡轮叶片的热参数确定装置，包括：二维热参数数据结构获取模块，用于根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，其中，所述二维热参数数据结构中包括截面节点、坐标和热参数的对应关系；
数字模型确定模块，用于根据所述二维热参数数据结构确定数字模型，其中，所述数字模型中包括单元和截面节点对应关系；
目标单元确定模块，用于从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据所述数字模型确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
热参数获取模块，用于获取所述目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各所述目标截面节点的热参数进行差值计算获取所述目标叶片节点的热参数。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如本发明任一实施例所述的方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可执行指令的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的方法。
本发明通过获取发送机叶片截面上包含少量截面节点的二维热参数数据结构，在确定出待求解的目标叶片节点后，采用少量的截面节点热参数确定出任一目标叶片节点的热参数值，从而在采用较少计算资源的情况下，准确高效的获取叶片各节点的热参数值。
附图说明
图1是本发明实施一提供的一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法的流程图；
图2是本发明实施例一提供的涡轮叶片的整体结构示意图；
图3是本发明实施例一提供的涡轮叶片的剖面图；
图4是本发明实施例一提供的不同叶高的叶片截面示意图；
图5是本发明实施例一提供的第一数字模型示意图；
图6是本发明实施例一提供的目标截面节点所归属的候选单元的示意图；
图7是本发明实施例一提供的对候选单元进行投影获取新的候选单元的示意图；
图8是本发明实施例一提供的目标叶片节点投影到新的候选单元内的示意图；
图9是本发明实施例一提供的目标叶片节点投影到新的候选单元外的示意图；
图10是本发明实施例一提供的示相邻的两个筛选后的新的候选单元的示意图；
图11是本发明实施例一提供的目标单元的示意图；
图12是本发明实施例二提供的一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法的流程图；
图13是本发明实施三提供的一种发动机涡轮叶片的热参数确定装置的结构示意图；
图14是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法的流程图，本实施例可适用于对发动机涡轮叶片的热参数进行确定的情况，该方法可以由发动机涡轮叶片的热参数确定装置来执行，该装置可以由软件，和/或硬件(固件)的方式实现，具体包括如下步骤：
步骤S101，根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构。
其中，如图2所示为典型的航空发动机涡轮叶片的整体结构示意图，如图3所示为涡轮叶片的剖面图，并且凹的一侧为叶盆，凸起的一侧为叶背。该涡轮叶片为气冷动叶，其中，叶片内腔、缘板等位置一般采用工程方法计算设定相关温度办结和热交换系数，因此关于叶片内腔和缘板的热参数确定并不是本申请的关注点，本申请重点是确定叶片叶身即外表面的热参数。
可选的，根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构之前，还包括：对发动机涡轮叶片沿叶片高度方向按照指定高度进行截取，获取指定数量的叶片截面；获取发动机涡轮叶片的结构参数，并根据结构参数进行有限元分析获取三维有限元模型。
可选的，根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，包括：获取各叶片截面的气动参数和叶型参数，其中，气动参数包括流动速度和相对马赫数；根据气动参数和叶型参数进行外换热计算，获取各叶片截面中各截面节点的热参数，其中，热参数包括恢复温度和热交换系数；获取各截面节点的编号和坐标，并根据各截面节点的编号、坐标和热参数，获取各截面节点的子数据结构；将各截面节点的子数据结构按照指定顺序进行排列获取二维热参数数据结构，其中，指定顺序包括由叶根至叶顶，由叶盆至叶背。
具体的说，本申请针对涡轮叶片会沿叶高度进行截取，获取指定数量的叶片截面，例如，对发动机涡轮叶片叶身沿叶高方向取0％、25％、50％、75％和100％五个截面，如图4所示为所获取的不同叶高的叶片截面示意图。当然，本实施方式中仅是以获取5个叶片截面为例进行说明，而在实际应用中可以根据用户需求进行截取，而并不对所截取的叶片截面的数量，以及各叶片截面所对应的叶高位置进行具体限定。
其中，在选定出5个不同叶高位置所对应的叶片截面之后，可以获取各叶片截面的气动参数和叶型参数，其中，气动参数具体可以是流动速度和相对马赫数，页型参数具体可以是叶片截面的叶型编号，并将上述所确定的气动参数和叶型参数输入外换热程序，经过外换热计算，获取各叶片截面的恢复温度和热交换系数，由于外换热程序的工作原理并不是本申请的重点，因此本实施方式中不再对其进行赘述。由于本申请进关于叶片叶身的热参数，因此本申请通过外换热计算主要获取的是叶片截面中各截面节点的热参数，而截面节点则位于叶片截面的外边缘上。另外，本申请中还会获取各截面节点的编号和坐标，其中，编号的具体格式可以由如下三部分顺序组成：沿叶高截面顺序号，如10、20、30、40、50；叶盆或叶背顺序号，如1代表叶盆，2代表叶背；节点顺序号，例如，截面编号为10100001。并且本实施方式中会根据根据各截面节点的编号、坐标和热参数，获取各截面节点的子数据结构，例如，[1010010，139.0，1.3，1.9，655，7512]，其中前4位数是截面节点的编号-坐标，后2位数是恢复温度和热交换系数，组成了空间的点阵。并将各截面节点的子数据结构按照指定顺序，例如，由叶根至叶顶，由叶盆至叶背的顺序进行排序，以获取二维热参数数据结构thermal_field_1，因此在二维热参数数据结构中包括各截面节点的编号、坐标和热参数的对应关系。
需要说明的是，本实施方式中还会获取发动机涡轮叶片的结构参数，并根据结构参数进行有限元分析以获取三维有限元模型，即三维有限元模型是涡轮叶片的仿真模型，本实施方式中后续都是采用三维有限元模型代替真实的涡轮叶片进行计算分析的。
步骤S102，根据二维热参数数据结构确定数字模型。
可选的，根据二维热参数数据结构确定数字模型，包括：将二维热参数数据结构中相邻截面上的截面节点按照指定参数顺序进行连接获取多个包含四个截面节点的单元，其中，指定参数包括叶高方向和弦长方向；建立各单元与构成单元的截面节点的对应关系获取第一数字模型；根据第一数字模型建立各截面节点与截面节点归属单元的对应关系，获取第二数字模型。
具体的说，在获取到二维热参数数据结构后，会将相邻截面上的截面节点按照叶高方向和弦长方向进行连接获取多个包含四个截面节点的单元，建立各单元与构成该单元的截面节点的对应关系获取第一数字模型thermal_model_order，如图5是所获取的第一数字模型示意图。其中，图5中以0％的叶片截面和25％的叶片截面上分别包含三个截面节点为例，则在0％的叶片截面上取两个截面节点1010009和1010010，同时在25％的叶片截面上取两个截面节点2010009和2010010，并通过四个叶片截面构成一个单元F1后，再按照弦长方向在各叶片截面上分别进行截面节点的选取，并采用同样的方式构建F2单元，从而在两个叶片界面之前构建出两个单元，然后再沿叶高方向选取其它的叶片截面进行单元的构建，并建立各单元与构成单元的截面节点的对应关系获取第一数字模型，当然图5中仅是展示了第一数字模型的部分结构。而关于第一数字模型还可以采用文字的形式进行表示，例如，抽取其中的一行，具体格式为：[F1，1010009，1010010，2010009，2010010]，其中，第一个符号代表单元，后面四个数字代表构成该单元的截面节点。
另外，为了能从截面节点反向快速查询所关联的全部单元，还可以根据第一数字模型建立各截面节点与截面节点归属单元的对应关系，获取第二数字模型thermal_model_inverse，例如，抽取其中的一行，具体格式为：[1010010，F1，F2]，其中，第一个数字表示截面节点，后面两个符号代表该截面节点所归属的单元。
需要说明的是，本实施方式中在根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构之后，还会截取二维热参数数据结构thermal_field_1中的截面节点的编号和坐标组成新的数据结构，并根据新的数据结构建立二叉树的输入，应用Python第三方包Scipy中的KDTree函数建立二叉树T，因此在二叉树中是包含各截面节点的编号和坐标的，即将二维热参数数据结构采用树状图的形式进行表示。
步骤S103，从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据数字模型确定出与目标叶片节点匹配的目标单元。
可选的，根据目标叶片节点的坐标查询二叉树，获取距离目标叶片节点最近的目标截面节点；根据目标截面节点从第二数字模型中进行查询，获取目标截面节点所归属的候选单元；根据候选单元确定出与目标叶片节点匹配的目标单元。
具体的说，本实施方式中由于三维有限元模型是与真实的发动机涡轮叶片所匹配的，因此可以根据用户需求从三维有限元模型中获取用户任意指定的需要求解热参数的叶片节点，并将所指定的叶片节点作为目标叶片节点例如A，并通过查询二叉树获取距离A点最近的目标截面节点，例如a，其中在查找目标截面节点时间，具体可以采用欧式距离计算公式计算A与二叉树中所包含的各截面节点的距离，当然，本实施方式中仅是举例说明，而并不对获取目标截面节点的具体方式进行限定。根据a从第二数字模型thermal_model_inverse中进行查找获取候选单元，如图6所示为目标截面节点所归属的候选单元的示意图，其中，候选单元具体包括F1、F2、F3和F4。
可选的，根据候选单元确定出与目标叶片节点匹配的目标单元，包括：根据第一数字模型确定各候选单元关联的截面节点；将各候选单元关联的截面节点投影成平面四边形，并将与各候选单元对应的平面四边形作为新的候选单元；对新的候选单元进行筛选获取与目标叶片节点匹配的目标单元。
值得一提的是，由于候选单元可能会存在空间四边形的情况，但空间四边形对后续计算会产生额外的困难，因此在获取到候选单元后还可以进一步从第一数字模型thermal_model_order中进行查找，获取每个候选单元所关联的截面节点，并将各截面节点投影到以a为顶点的平面四边形，并将与各候选单元对应的平面四边形作为新的候选单元，例如，F1’、F2’、F3’和F4’。以F1候选单元为例，如图7所示为对候选单元进行投影获取新的候选单元的示意图，节点a的编号为2010010，由于单元中节点按时钟顺序排列，因此，节点a的对角顶点b2为1010009，而1010010和2010009为节点a的相邻点b1和b3，以ab2和ab3为平面向量计算该平面法向量(该平面即包括a、b1和b3三个节点的面)，将对角顶点b2向平面投影获得投影点b2’，并且b2’具有与b2截面节点相同的热参数，并根据a、b1、b3和b2’形成新的候选单元F1’。当然，本实施方式中仅是以对候选单元F1进行投影获取F1’为例进行说明，针对其它候选单元进行投影的方式与此大致相同，本实施方式中不再进行赘述。因此在后续计算时具体可以从新的候选节点F1’、F2’、F3’和F4’中进行筛选获取与目标叶片节点即A匹配的目标单元。
可选的，对新的候选单元进行筛选获取与目标叶片节点匹配的目标单元，包括：获取目标叶片节点在各新的候选单元上的投影点；将投影点位于内部的新的候选单元进行保留，获取筛选后的新的候选单元；当筛选后的新的候选单元的数量为一个时，则直接将筛选后的新的候选单元作为目标单元；当筛选后的新的候选单元的数量大于一个时，则获取各筛选后的新的候选单元中投影点与目标截面节点的距离值；将最大距离值对应的筛选后的新的候选单元作为目标单元。
具体的说，本实施方式中在获取新的候选节点F1’、F2’、F3’和F4’后，可以获取目标叶片节点A在各新的候选节点上的投影点A’,而关于A’的具体坐标可以采用数学几何公式进行计算，本实施方式中并不对其计算原理进行赘述，如果A’位于新的候选点内部，则将该信的候选点进行保留，以获取筛选后的新的候选单元。而在判断A’是否位于新的候选单元内，则可以采用面积法进行判定，以新的候选单元F1’为例，其面积为S，如图8所示为目标叶片节点A投影到新的候选单元内的示意图，当 则表明A投影到F1’内部；如图9是所示为目标叶片节点投影到新的候选单元外的示意图，当/>则表明A投影到F1’外部。
需要说明的是，当筛选后的新的候选单元的数量为一个时，则直接将筛选后的新的候选单元作为目标单元。但是当筛选后的新的候选单元的数量大于一个时，图10所示相邻的两个筛选后的新的候选单元的示意图，在这种情况下则需要进一步筛选，选取投影点到目标截面节点a的距离长的为最终的目标单元。
步骤S104，获取目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各目标截面节点的热参数进行差值计算获取目标叶片节点的热参数。
其中，如图11所示为所获取的目标单元的示意图，首先会计算投影点A’在目标单元内的高度参数μ和长度参数ν，由于沿叶高各截面是平行的，所以平行于/>B4B和B3B1是过投影点A’，并且满足B4C4/B4C1＝B2C3/B2C2＝B3A’/B1A’，B1C1/B1C2＝B3C4/B3C3＝B4A’/B2A’，C1,C2,C3,C4和A’的坐标，通过解析几何的方法列方程求解B1、B2、B3、B4的坐标，那么高度参数和长度参数由下式计算求得。μ＝B4C1/C4C1,ν＝B1C1/C2C1。
具体的说，选择线性插值计算得到B1、B3的恢复温度和热交换系数，TB1＝νT2+(1-ν)T1，TB3＝νT3+(1-ν)T4，RB1＝νR2+(1-ν)R1，RB3＝νR3+(1-ν)R4。从而选择线性插值计算得到A’的恢复温度和热交换系数TA’＝μTB3+(1-μ)TB1,RA’＝μRB3+(1-μ)RB1,。当然，本实施方式中仅以目标叶片节点为A’进行举例说明，当目标叶片节点为涡轮叶片上任一叶片节点时，都可以采用上述的方式准确高效的确定出热参数。
本申请通过获取发送机叶片截面上包含少量截面节点的二维热参数数据结构，在确定出待求解的目标叶片节点后，采用少量的截面节点热参数确定出任一目标叶片节点的热参数值，从而在采用较少计算资源的情况下，准确高效的获取叶片各节点的热参数值。
实施例二
图12为本发明实施例二提供的一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础，在获取到目标叶片节点的热参数之后，还包括对目标叶片节点的热参数进行检测的步骤，具体包括：
步骤S201，根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构。
可选的，根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，包括：获取各叶片截面的气动参数和叶型参数，其中，气动参数包括流动速度和相对马赫数；根据气动参数和叶型参数进行外换热计算，获取各叶片截面中各截面节点的热参数，其中，热参数包括恢复温度和热交换系数；获取各截面节点的编号和坐标，并根据各截面节点的编号、坐标和热参数，获取各截面节点的子数据结构；将各截面节点的子数据结构按照指定顺序进行排列获取二维热参数数据结构，其中，指定顺序包括由叶根至叶顶，由叶盆至叶背。
步骤S202，根据二维热参数数据结构确定数字模型。
可选的，根据二维热参数数据结构确定数字模型，包括：将二维热参数数据结构中相邻截面上的截面节点按照指定参数顺序进行连接获取多个包含四个截面节点的单元，其中，指定参数包括叶高方向和弦长方向；建立各单元与构成单元的截面节点的对应关系获取第一数字模型；根据第一数字模型建立各截面节点与截面节点归属单元的对应关系，获取第二数字模型。
步骤S203，从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据数字模型确定出与目标叶片节点匹配的目标单元。
可选的，根据目标叶片节点的坐标查询二叉树，获取距离目标叶片节点最近的目标截面节点；根据目标截面节点从第二数字模型中进行查询，获取目标截面节点所归属的候选单元；根据候选单元确定出与目标叶片节点匹配的目标单元。
可选的，根据候选单元确定出与目标叶片节点匹配的目标单元，包括：根据第一数字模型确定各候选单元关联的截面节点；将各候选单元关联的截面节点投影成平面四边形，并将与各候选单元对应的平面四边形作为新的候选单元；对新的候选单元进行筛选获取与目标叶片节点匹配的目标单元。
步骤S204，获取目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各目标截面节点的热参数进行差值计算获取目标叶片节点的热参数。
步骤S205，对目标叶片节点的热参数进行检测，当确定检测异常时进行报警提示。
具体的说，本实施方式中在获取到目标叶片节点A的热参数后，还会对热参数进行检测，具体是检测恢复温度和热交换系数是否分别超过预设的数值范围，例如，恢复温度所对应的温度数值范围为100-200，热交换系数所对应的系数数值范围为1.5-3.5，当确定计算所获取的恢复温度为300时，则说明恢复温度严重超过温度数值范围，此时则可以确定热参数异常；或者当确定计算所获取的热交换系数为0.5，则说明热交换系数未达到温度数值范围，此时则也可以确定热参数异常，因此只要人参数中任意一项参数不在所对应的数值范围内，则可以确定检测异常。而出现上述异常的原因可以是硬件故障或软件算法出现故障，此时则会进行报警，以提示用户及时进行检修，从而进一步提高热参数确定的效率和准确性。
本申请通过获取发送机叶片截面上包含少量截面节点的二维热参数数据结构，在确定出待求解的目标叶片节点后，采用少量的截面节点热参数确定出任一目标叶片节点的热参数值，从而在采用较少计算资源的情况下，准确高效的获取叶片各节点的热参数值。通过对热参数进行检测，在确定检测到异常时进行报警以提示用户进行检修，从而进一步提高热参数确定的效率和准确性。
实施例三
图13为本发明实施例三提供的一种发动机涡轮叶片的热参数确定装置的结构示意图，该装置可以执行上述各实施例中涉及到的发动机涡轮叶片的热参数确定方法。该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图13所示，装置包括二维热参数数据结构获取模块310、数字模型确定模块320、目标单元确定模块330和热参数获取模块340。
其中，二维热参数数据结构获取模块310，用于根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，其中，二维热参数数据结构中包括截面节点、坐标和热参数的对应关系；
数字模型确定模块320，用于根据二维热参数数据结构确定数字模型，其中，数字模型中包括单元和截面节点对应关系；
目标单元确定模块330，用于从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据数字模型确定出与目标叶片节点匹配的目标单元；
热参数获取模块340，用于获取目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各目标截面节点的热参数进行差值计算获取目标叶片节点的热参数。
可选的，装置还包括叶片截面截取模块，用于对发动机涡轮叶片沿叶片高度方向按照指定高度进行截取，获取指定数量的叶片截面；
获取发动机涡轮叶片的结构参数，并根据结构参数进行有限元分析获取三维有限元模型。
可选的，二维热参数数据结构获取模块，用于获取各叶片截面的气动参数和叶型参数，其中，气动参数包括流动速度和相对马赫数；
根据气动参数和叶型参数进行外换热计算，获取各叶片截面中各截面节点的热参数，其中，热参数包括恢复温度和热交换系数；
获取各截面节点的编号和坐标，并根据各截面节点的编号、坐标和热参数，获取各截面节点的子数据结构；
将各截面节点的子数据结构按照指定顺序进行排列获取二维热参数数据结构，其中，指定顺序包括由叶根至叶顶，由叶盆至叶背。
可选的，数字模型确定模块，用于将二维热参数数据结构中相邻截面上的截面节点按照指定参数顺序进行连接获取多个包含四个截面节点的单元，其中，指定参数包括叶高方向和弦长方向；
建立各单元与构成单元的截面节点的对应关系获取第一数字模型；
根据第一数字模型建立各截面节点与截面节点归属单元的对应关系，获取第二数字模型。
可选的，装置还包络二叉树获取模块，用于根据二维热参数数据结构创建二叉树，其中，二叉树中包含各截面节点的编号和坐标；
目标单元确定模块，包括目标截面节点获取子模块，用于根据目标叶片节点的坐标查询二叉树，获取距离目标叶片节点最近的目标截面节点；
候选单元获取子模块，用于根据目标截面节点从第二数字模型中进行查询，获取目标截面节点所归属的候选单元；
目标单元确定子模块，用于根据候选单元确定出与目标叶片节点匹配的目标单元。
可选的，目标单元确定子模块，用于根据第一数字模型确定各候选单元关联的截面节点；
将各候选单元关联的截面节点投影成平面四边形，并将与各候选单元对应的平面四边形作为新的候选单元；
对新的候选单元进行筛选获取与目标叶片节点匹配的目标单元。
可选的，目标单元确定子模块，用于获取目标叶片节点在各新的候选单元上的投影点；
将投影点位于内部的新的候选单元进行保留，获取筛选后的新的候选单元；
当筛选后的新的候选单元的数量为一个时，则直接将筛选后的新的候选单元作为目标单元；
当筛选后的新的候选单元的数量大于一个时，则获取各筛选后的新的候选单元中投影点与目标截面节点的距离值；
将最大距离值对应的筛选后的新的候选单元作为目标单元。
本发明实施例所提供的发动机涡轮叶片的热参数确定装置可执行本发明任意实施例所提供的发动机涡轮叶片的热参数确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图14为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图，如图14所示，该计算机设备包括处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440；计算机设备中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；计算机设备中的处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的发动机涡轮叶片的热参数确定方法对应的程序指令/模块以及本发明实施例中的发动机涡轮叶片的热参数确定方法对应的程序指令/模块。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的发动机涡轮叶片的热参数确定方法。
存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法；
根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，其中，二维热参数数据结构中包括截面节点的编号、坐标和热参数的对应关系；
根据二维热参数数据结构确定数字模型，其中，数字模型中包括单元和截面节点对应关系；
从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据数字模型确定出与目标叶片节点匹配的目标单元；
获取目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各目标截面节点的热参数进行差值计算获取目标叶片节点的热参数。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的发动机涡轮叶片的热参数确定方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述循环神经网络的参数量化装置以及量化网络中的推断装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (6)

1.一种发动机涡轮叶片的热参数确定方法，其特征在于，包括：
根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，其中，所述二维热参数数据结构中包括截面节点的编号、坐标和热参数的对应关系；
根据所述二维热参数数据结构确定数字模型，其中，所述数字模型中包括单元和截面节点对应关系；
从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据所述数字模型确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
获取所述目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各所述目标截面节点的热参数进行差值计算获取所述目标叶片节点的热参数；
所述根据所述二维热参数数据结构确定数字模型，包括：
将所述二维热参数数据结构中相邻截面上的截面节点按照指定参数顺序进行连接获取多个包含四个截面节点的单元，其中，所述指定参数包括叶高方向和弦长方向；
建立各单元与构成所述单元的截面节点的对应关系获取第一数字模型；
根据所述第一数字模型建立各截面节点与所述截面节点归属单元的对应关系，获取第二数字模型；
所述根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构之后，还包括：
根据所述二维热参数数据结构创建二叉树，其中，所述二叉树中包含各截面节点的编号和坐标；
所述根据所述数字模型确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元，包括：
根据所述目标叶片节点的坐标查询所述二叉树，获取距离所述目标叶片节点最近的目标截面节点；
根据所述目标截面节点从所述第二数字模型中进行查询，获取所述目标截面节点所归属的候选单元；
根据所述候选单元确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
所述根据所述候选单元确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元，包括：
根据所述第一数字模型确定各候选单元关联的截面节点；
将各所述候选单元关联的截面节点投影到以目标截面节点为顶点的平面四边形，并将与各所述候选单元对应的平面四边形作为新的候选单元；
对所述新的候选单元进行筛选获取与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
所述对所述新的候选单元进行筛选获取与所述目标叶片节点匹配的目标单元，包括：
获取所述目标叶片节点在各所述新的候选单元上的投影点；
将所述投影点位于内部的新的候选单元进行保留，获取筛选后的新的候选单元；
当所述筛选后的新的候选单元的数量为一个时，则直接将所述筛选后的新的候选单元作为所述目标单元；
当所述筛选后的新的候选单元的数量大于一个时，则获取各筛选后的新的候选单元中投影点与所述目标截面节点的距离值；
将最大距离值对应的所述筛选后的新的候选单元作为所述目标单元。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构之前，还包括：
对所述发动机涡轮叶片沿叶片高度方向按照指定高度进行截取，获取指定数量的叶片截面；
获取所述发动机涡轮叶片的结构参数，并根据所述结构参数进行有限元分析获取所述三维有限元模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，包括：
获取各叶片截面的气动参数和叶型参数，其中，所述气动参数包括流动速度和相对马赫数；
根据所述气动参数和所述叶型参数进行外换热计算，获取各叶片截面中各截面节点的热参数，其中，所述热参数包括恢复温度和热交换系数；
获取各截面节点的编号和坐标，并根据各所述截面节点的编号、所述坐标和所述热参数，获取各截面节点的子数据结构；
将各所述截面节点的子数据结构按照指定顺序进行排列获取所述二维热参数数据结构，其中，所述指定顺序包括由叶根至叶顶，由叶盆至叶背。
4.一种发动机涡轮叶片的热参数确定装置，其特征在于，包括：
二维热参数数据结构获取模块，用于根据发动机涡轮叶片的叶片截面获取二维热参数数据结构，其中，所述二维热参数数据结构中包括截面节点、坐标和热参数的对应关系；
数字模型确定模块，用于根据所述二维热参数数据结构确定数字模型，其中，所述数字模型中包括单元和截面节点对应关系；
目标单元确定模块，用于从发动机涡轮叶片的三维有限元模型中确定出目标叶片节点，并根据所述数字模型确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
热参数获取模块，用于获取所述目标单元中各目标截面节点的热参数，并根据各所述目标截面节点的热参数进行差值计算获取所述目标叶片节点的热参数；
所述数字模型确定模块，用于将所述二维热参数数据结构中相邻截面上的截面节点按照指定参数顺序进行连接获取多个包含四个截面节点的单元，其中，指定参数包括叶高方向和弦长方向；建立各单元与构成单元的所述截面节点的对应关系获取第一数字模型；根据所述第一数字模型建立各截面节点与截面节点归属单元的对应关系，获取第二数字模型；
二叉树获取模块，用于根据所述二维热参数数据结构创建二叉树，其中，所述二叉树中包含所述各截面节点的编号和坐标；
所述目标单元确定模块，包括目标截面节点获取子模块，用于根据所述目标叶片节点的坐标查询所述二叉树，获取距离所述目标叶片节点最近的目标截面节点；
候选单元获取子模块，用于根据所述目标截面节点从所述第二数字模型中进行查询，获取所述目标截面节点所归属的候选单元；
目标单元确定子模块，用于根据所述候选单元确定出与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
所述目标单元确定子模块，用于根据所述第一数字模型确定各候选单元关联的截面节点，将各所述候选单元关联的截面节点投影到以目标截面节点为顶点的平面四边形，并将与所述各候选单元对应的平面四边形作为新的候选单元，对所述新的候选单元进行筛选获取与所述目标叶片节点匹配的目标单元；
获取所述目标叶片节点在各所述新的候选单元上的投影点，将所述投影点位于内部的新的候选单元进行保留，获取筛选后的新的候选单元，当所述筛选后的新的候选单元的数量为一个时，则直接将筛选后的新的候选单元作为目标单元，当筛选后的所述新的候选单元的数量大于一个时，则获取各筛选后的新的候选单元中投影点与目标截面节点的距离值，将最大距离值对应的所述筛选后的新的候选单元作为所述目标单元。
5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
6.一种计算机可执行指令的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011237971A (ja) * 2010-05-10 2011-11-24 Hitachi Ltd 翼設計装置，翼設計手法，それを用いて設計された翼，及びその翼を用いたターボ機械
WO2014105108A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-03 United Technologies Corporation Gas turbine engine component having vascular engineered lattice structure
RU142807U1 (ru) * 2013-11-07 2014-07-10 Открытое Акционерное Общество "Уфимское Моторостроительное Производственное Объединение" (Оао "Умпо") Турбореактивный двигатель
CN108563872A (zh) * 2018-04-16 2018-09-21 西北工业大学 网格参数化方法及基于该网格参数化方法的轴流涡轮气动优化设计方法
CN112507586A (zh) * 2020-12-02 2021-03-16 中国航发沈阳发动机研究所 一种涡轮气冷叶片二维温度、强度的快速评估方法
WO2021239208A1 (en) * 2020-05-25 2021-12-02 I4 Blades Aps Stereo camera arrangement for a wind turbine blade mould
CN114049463A (zh) * 2021-11-10 2022-02-15 广东电网有限责任公司广州供电局 一种二叉树的数据网格化、网格点数据的获取方法及装置
CN114528656A (zh) * 2022-01-26 2022-05-24 哈尔滨工业大学 一种基于三维-准三维变维度耦合的气冷涡轮仿真方法和装置、计算机及存储介质
CN114564832A (zh) * 2022-02-28 2022-05-31 华能华家岭风力发电有限公司 一种风机叶片三维建模方法、系统、设备及存储介质
WO2022141494A1 (zh) * 2020-12-31 2022-07-07 深圳元戎启行科技有限公司 三维点云聚类方法、装置、计算机设备和存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11352901B2 (en) * 2020-02-17 2022-06-07 Emerson Process Management Power & Water Solutions Methods and apparatus to determine material parameters of turbine rotors

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011237971A (ja) * 2010-05-10 2011-11-24 Hitachi Ltd 翼設計装置，翼設計手法，それを用いて設計された翼，及びその翼を用いたターボ機械
WO2014105108A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-03 United Technologies Corporation Gas turbine engine component having vascular engineered lattice structure
RU142807U1 (ru) * 2013-11-07 2014-07-10 Открытое Акционерное Общество "Уфимское Моторостроительное Производственное Объединение" (Оао "Умпо") Турбореактивный двигатель
CN108563872A (zh) * 2018-04-16 2018-09-21 西北工业大学 网格参数化方法及基于该网格参数化方法的轴流涡轮气动优化设计方法
WO2021239208A1 (en) * 2020-05-25 2021-12-02 I4 Blades Aps Stereo camera arrangement for a wind turbine blade mould
CN112507586A (zh) * 2020-12-02 2021-03-16 中国航发沈阳发动机研究所 一种涡轮气冷叶片二维温度、强度的快速评估方法
WO2022141494A1 (zh) * 2020-12-31 2022-07-07 深圳元戎启行科技有限公司 三维点云聚类方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114049463A (zh) * 2021-11-10 2022-02-15 广东电网有限责任公司广州供电局 一种二叉树的数据网格化、网格点数据的获取方法及装置
CN114528656A (zh) * 2022-01-26 2022-05-24 哈尔滨工业大学 一种基于三维-准三维变维度耦合的气冷涡轮仿真方法和装置、计算机及存储介质
CN114564832A (zh) * 2022-02-28 2022-05-31 华能华家岭风力发电有限公司 一种风机叶片三维建模方法、系统、设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
双工质冷却涡轮叶片温度场计算与强度分析;葛玉峰;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;C031-11 *

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