【摘 要】
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通过传统实验或CFD手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间，这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的，发展比传统CFD更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解（POD）方法对样本流场进行模态分解，提取流场的主导模态；而后采用径向基函数神经网络（RBFN）响应POD基函数的系数，实现流场降阶预测模型的构建，并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法；通过某串列叶栅
【基金项目】
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太仓市大院大所创新引领专项项目（TC2019DYDS09）；
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通过传统实验或CFD手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间，这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的，发展比传统CFD更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解（POD）方法对样本流场进行模态分解，提取流场的主导模态；而后采用径向基函数神经网络（RBFN）响应POD基函数的系数，实现流场降阶预测模型的构建，并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法；通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证。结果表明：本文构建的POD-RBFN混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布；与静态采样相比，本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势，同样重构精度所需的样本数降低了25%左右。
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