时序卷积网络在转子热固耦合应力预测及寿命评估中的应用

李伟业; 冯建欣; 文思果; 张小龙; 袁奇; 李浦

西安交通大学学报 ›› 2025, Vol. 59 ›› Issue (10) : 87 -95.

李伟业, 冯建欣, 文思果, 张小龙, 袁奇, 李浦

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

针对透平机械转子启动过程中，瞬态热应力由于计算成本高而难以实现快速预测的问题，提出了一种基于时序卷积网络(TCN)的压缩机转子表面温度场和应力场预测方法。采用有限元方法计算压缩机转子在冷态启动工况下的温度场、应力场和使用寿命，基于TCN模型开展转子的温度场和应力场预测及寿命评估，并与长短时记忆(LSTM)网络、门控循环单元(GRU)和Transformer 3种神经网络模型的预测结果进行对比。模拟结果表明：冷态启动工况下，TCN模型在预测转子瞬态热应力时的性能表现最优，相较于Transformer、LSTM和GRU模型，其热应力预测决定系数分别提高了0.03%、0.60%、0.36%,综合加载等效应力预测决定系数分别提高了0.10%、0.48%、0.02%;与传统的有限元热固耦合分析方法相比，TCN模型的计算效率显著提高，耗时仅为有限元方法的0.25%。所提方法提升了预测的准确性，可为透平机械转子瞬态热应力的快速预测和寿命评估提供技术支撑。