Data-driven dual-stage optimization method and its application in compressor blade design

2026-08-26

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AI

DOI：10.1016/j.icheatmasstransfer.2026.112423

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摘要

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基于数据驱动的双阶段优化方法用于复杂工程结构的高维优化。初步设计空间缩减和启发式神经网络优化提高了代理模型的精度。该方法使压缩机效率提高了5.49%，压比提高了4.17%，同时将计算时间减少了53.68%。

Keyword:

High-dimensional problems

Two-stage optimization

Surrogate models

Neural network

Compressor blade