(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111050774.1 (22)申请日 2021.09.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113779722 A (43)申请公布日 2021.12.10 (73)专利权人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区清华园 (72)发明人 郑新前　李加桉　王钧莹　 (74)专利代理 机构 北京安信方达知识产权代理 有限公司 1 1262 专利代理师 蒋冬梅　栗若木 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (56)对比文件 CN 112580263 A,2021.0 3.30 CN 111967594 A,2020.1 1.20 CN 113139338 A,2021.07.20 童宝宏等.流场分析与智能建模在机油泵 CAD中的联合应用. 《农业工程学报》 .201 1,(第08 期), 审查员 常建军 (54)发明名称 一种压气机稳定性预测方法、 装置和存储介 质 (57)摘要 一种压气机稳定性预测方法、 装置和存储介 质， 方法包括： 获取不同工 况下的三维流场信息； 对所获取的三维流场信息提取不同工况下预设 的流场特征信息； 获取预先训练好的神经网络模 型， 将不同工况下的所述流场特征信息分别输入 该神经网络模 型， 获取该神经网络模 型输出的表 示每个工 况稳定性的第一参数， 该第一参数用于 表示每个工况与实际稳定边界点的距离； 根据所 提取的不同工况下所述流场特征信息和所述神 经网络模型输出的第一参数， 分别计算该压气机 的不同工况 下的稳定边界点。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 113779722 B 2022.09.30 CN 113779722 B 1.一种压气机稳定性预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取不同工况 下的三维流场信息； 对所获取的三维流场信息提取不同工况 下预设的流场特 征信息； 获取预先训练好的神经网络模型， 将不同工况下的所述流场特征信 息分别输入该神经 网络模型， 获取该神经网络模型输出 的表示每个工况稳定性的第一参数， 该第一参数用于 表示每个工况与实际稳定边界点的距离； 根据所提取的不同工况下所述流场特征信 息和所述神经网络模型输出的第 一参数， 分 别计算该压气机的不同工况 下的稳定边界点； 其中， 所述对所获取的三维流场信息进行提取不同工况 下预设的流场特 征信息， 包括： 采用预先设置的仿真算法对三维流场信 息进行求解后， 提取该压气机的一个或多个位 置处每个物理量的图片或多维度矩阵； 其中， 所提取该压气机的一个或多个位置处每个物理量的图片 或多维度矩阵作为预设 的流场特 征信息； 所述物理量的图片包括云图、 矢量图、 等线图； 所述位置包括： 子 午面、 S1流 面、 S2流面； 所述预先训练好的神经网络模型通过以下步骤训练得到： 建立神经网络模型的训练样本数据集； 将训练样本数据集中的多个样本数据输入神经网络模型， 以训练所述神经网络模型； 当该神经网络模型的输出达到预设的残差时， 确定该神经网络模型的各个参数作为训 练好的神经网络模型的参数； 所述建立神经网络模型的训练样本数据集， 包括： 获取多台压气机每 个工况下的三维流场信息数据和每 个工况下所对应的试验数据； 对所获取的三维流场信 息进行提取不同工况下预设的流场特征信 息， 将所获取的流场 特征信息作为样本数据； 分别利用每个工况下所对应的试验数据对每 个样本数据进行 标记； 所述分别 利用每个工况下所对应的试验数据对每 个样本数据进行 标记， 包括： 对于每个工况下的样本数据分别进行如下操作： 采用预先设置的标记公式计算该工况下样本数据与试验数据中稳定边界点的距离， 采 用计算出的距离标记该样本数据； 该预先设置的标记公式如下： 上述标记公式中， mp表示样本数据中工况点流量值， msurge,exp为试验数据中的稳定边界 点的流量值， σ 表示样本数据中工况点与该样本数据对应的试验数据的稳定边界点的距离 。 2.根据权利要求1所述的压气机稳定性预测方法， 其特 征在于， 所述三维流场信息包括： 流 量和压力、 温度、 密度、 速度； 所述试验数据包括： 流 量和压力、 温度、 密度、 速度。 3.根据权利要求2所述的压气机稳定性预测方法， 其特征在于， 所述神经网络模型为卷权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113779722 B 2积神经网络模型。 4.一种压气机稳定性预测装置， 其特征在于， 所述装置包括： 存储器和 处理器； 其特征 在于， 所述存储器用于保存进行压气机稳定性预测的程序， 所述处理器用于读取执行所述 用于进行压气机稳定性预测的程序， 执 行权利要求1 ‑3任一项所述的方法。 5.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有用于进行压气机稳定性预测的 程序， 所述程序被设置为在运行时执行权利要求1 ‑3任一项所述的压气机稳定性预测的方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113779722 B 3