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Mappatura dello spazio di progetto di un ventilatore assiale con metodi di apprendimento automatico
Gino Angelini - La Sapienza - Università di Roma
Alessandro Corsini, Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale, Sapienza Università di Roma
Giovanni Delibra, Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale, Sapienza Università di Roma
Lorenzo Tieghi, Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale, Sapienza Università di Roma
Giovanni Delibra, Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale, Sapienza Università di Roma
Lorenzo Tieghi, Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale, Sapienza Università di Roma
Lo scopo di questo lavoro è l'esplorazione dello spazio di progettazione di ventilatori assiali a singolo rotore al fine di identificare nuove correlazioni fra le prestazioni del ventilatore e parametri geometrici ed operativi, con impiego di metodologie derivate dall'analisi dei big-data.
In particolare lo scopo è quello di derivare una "mappa di Balje multidimensionale" che tenga conto di parametri geometrici essenziali nel disegno palare oltre che del diametro specifico e del numero di giri specifico. La base dati impiegata nell'esplorazione è stata generata a partire dai dati prestazionali calcolati da un software in-house quasi 3D sviluppato per l'analisi dei ventilatori assialsimmetrici.
ventilatori assialsimmetrici.
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Fonte: La Termotecnica Settembre 2020
Parole chiave: Machine learning
