改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

• 作者: 杨波 谷传纲 韩海泉
• 来源期刊: 实验流体力学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 BP算法 平面叶栅 翼型 气动性能实验
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 实验研究与实验技术
• 页码范围: 49-54,59
• 页数: 7页
• 分类号: TP183|TH43
• 字数: 5436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9897.2005.02.010

摘要

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性.同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析.实验发现:低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用.在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨波	上海交通大学动力机械与工程教育部重点实验室	81	658	15.0	22.0
2	韩海泉	上海交通大学动力机械与工程教育部重点实验室	2	7	1.0	2.0
3	谷传纲	上海交通大学动力机械与工程教育部重点实验室	87	978	16.0	26.0