《表2 响应面模型精度对比》

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《涡轮冷却叶片低周疲劳可靠性协同分析》

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利用基于交叉验证的模型精度检验方法[19]对比分布式协同响应面法和传统响应面方法进行涡轮冷却叶片低周疲劳可靠性分析的计算精度。涡轮冷却叶片低周疲劳寿命响应面模型的输入变量为ρ，E，α，ν，ω，ξ和η，用于模型精度检验的数据集为构造叶片平均应力和总应变响应面时所用的数据集，用作对比的传统响应面方法是直接利用三层人工神经网络拟合的涡轮冷却叶片低周疲劳寿命响应面。该人工神经网络中间层神经元数为12。将直接利用叶片流-热-固耦合分析模型和式（9）求得的叶片寿命作为精确解，可以得到分布式协同响应面法和传统响应面方法的计算精度对比如表2所示。