多项式结构选择技术构建风电滑动轴承润滑特性代理模型
Lubrication Engineering（2023）
Abstract
在模拟滑动轴承润滑特性时,现有的CFD仿真方法计算成本高、耗时长,且不适宜于油膜优化设计中的多次迭代调用.提出采用多项式结构选择技术构建风电滑动轴承润滑特性代理模型,该方法通过遗传智能布点技术遗传样本,减少CFD仿真次数;基于误差减小比率筛选对润滑特性影响大的有效项,剔除影响小的无效项,减少多项式项数来提高风电滑动轴承润滑特性多项式代理模型的效率和精度.该模型实现少而精的多项式拟合润滑参数与润滑特性的强非线性映射关系,所需采集的样本数量少于传统的径向基函数代理模型构建方法,且计算误差小于径向基函数代理模型,为复杂非线性建模提供一条新的研究思路和技术途径.
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sliding bearing,lubrication characteristic,surrogate model,genetic intelligent distribution technology,poly-nomial structure selection technology
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