一种基于深度学习的宽工况动力涡轮一维性能预测方法及系统

本发明提出了一种基于深度学习的宽工况动力涡轮一维性能预测方法及系统，属于航空发动机动力涡轮性能评估领域，所述方法将宽工况动力涡轮工况、几何参数输入速度恢复系数深度学习预测模型进行预测得到速度恢复系数；根据速度恢复系数公式计算静叶栅和动叶栅出口实际速度，进而计算流量，根据静叶栅和动叶栅的流量计算实际焓降，进一步计算功率，计算总总效率，得到动力涡轮一维性能预测结果；将深度学习模型用于修正动力涡轮一维通流模型中的速度恢复系数，在提高宽工况动力涡轮一维性能预测速度的同时保证一维性能预测的精度，无需建立几何实体开展三维CFD计算，通过简单几何参数即可完成动力涡轮的气动性能分析。