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覆冰导线的气动力系数预测方法研究与特性分析

梁俊豪 蔡萌琦 周林抒 柳军 闵光云 丁顺利 田博文 胡茂明 黄汉杰

成都大学学报(自然科学版)2023,Vol.42Issue(4):416-422,7.
成都大学学报(自然科学版)2023,Vol.42Issue(4):416-422,7.DOI:10.3969/j.issn.1004-5422.2023.04.013

覆冰导线的气动力系数预测方法研究与特性分析

Research on Aerodynamic Coefficients Prediction Method and Characteristic Analysis of Iced Conductor

梁俊豪 1蔡萌琦 2周林抒 3柳军 4闵光云 5丁顺利 1田博文 1胡茂明 1黄汉杰6

作者信息

  • 1. 成都大学机械工程学院,四川成都 610106
  • 2. 成都大学建筑与土木工程学院,四川成都 610106
  • 3. 国网四川综合能源服务有限公司,四川 成都 610072
  • 4. 西南石油大学机电工程学院,四川 成都 610500
  • 5. 中山大学 中法核工程与技术学院,广东珠海 519082
  • 6. 中国空气动力研究与发展中心,四川 绵阳 621000
  • 折叠

摘要

Abstract

In order to solve the problem of high cost and time-consuming of wind tunnel test,an experi-mental method based on machine learning to predict aerodynamic coefficients is proposed.In this paper,the aerodynamic coefficient of the iced conductor under different parameters was obtained by wind tunnel test,then the aerodynamic parameters of the crescent type icing conductor under different ice thicknesses and wind speeds were predicted by machine learning,and the aerodynamic coefficient of each iced con-ductor changed with the wind attack angle with the wind tunnel test.The change of Den Hartog coeffi-cients,determined based on the aerodynamic coefficient obtained by machine learning and wind tunnel ex-periments,coincided with the change of Nigols coefficient with wind attack angle.The results show the feasibility of the machine learning prediction methods.

关键词

机器学习/气动力系数/新月形覆冰导线/风洞试验

Key words

machine learning/aerodynamic coefficients/crescent-shaped iced conductor/wind tunnel test

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

梁俊豪,蔡萌琦,周林抒,柳军,闵光云,丁顺利,田博文,胡茂明,黄汉杰..覆冰导线的气动力系数预测方法研究与特性分析[J].成都大学学报(自然科学版),2023,42(4):416-422,7.

基金项目

国家自然科学基金(51507106) (51507106)

成都市国际科技合作资助项目(2020-GH02-00059-HZ) (2020-GH02-00059-HZ)

模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室开放基金(MSSB-2020-05) (MSSB-2020-05)

成都大学学报(自然科学版)

1004-5422

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