基本信息
文件名称：基于深度学习的粒子分离器气动参数预测及优化研究.pdf
文件大小：5.45 MB
总页数：95 页
更新时间：2026-01-16
总字数：约13.7万字
文档摘要
摘要
当直升机在野外特殊环境下工作时，大量的外来颗粒物可能被吸入发动机内部，对发
动机造成严重损伤。整体式惯性粒子分离器作为一种直升机进气防护装置，性能优异、应
用广泛，能够保护直升机发动机，对于延长其使用寿命具有重要意义。有关粒子分离器性
能好坏的评价通常通过气动参数展开。随着计算流体力学的发展，当前气动参数预测主要
采用的是数值模拟方法，然而，此方法使用时需要针对不同的粒子分离器构型进行重新建
模，具有一定局限性。
针对这一问题，本文采用数值模拟、深度学习相结合的方法，研究了粒子分离器内部