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基于卷积神经网络的合成双射流控制机翼分离流场识别与参数优化
基于卷积神经网络的合成双射流控制机翼分离流场识别与参数优化
作者:
罗振兵
赵志杰
邓雄
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
合成双射流
分离流控制
机理与规律
RBF神经网络
粒子群优化
Inception-V3卷积神经网络
摘要:
为进一步拓宽合成双射流(DSJ)技术在翼型分离流动控制领域的工程应用,采用数值模拟的方法,研究了DSJ对分离流的控制机理与控制规律,构建控制参数向量与气动参数之间的RBF神经网络代理模型,通过改进的粒子群算法(PSO)搜索一定约束下所能达到的最佳气动参数,并搭建Inception-V3卷积神经网络模型对平均速度场所对应的控制参数进行识别,以实现根据目标流场调整激励器参数,使其气动性能达到最优的目的.结果 表明:DSJ对分离流的控制机理包括:动量注入效应、涡掺混效应、抽吸效应;射流控制参数对控制效果有较大影响,迎角为16°~21°时,无量纲控制频率F+在0.5~4.0范围内都具有较好的控制效果,迎角为22°~24°时,最佳无量纲控制频率为3~4,同时动量系数越大,增升减阻效果越明显;RBF神经网络具有良好的泛化能力,测试误差不超过17%;PSO优化结果显示,在16°≤a≤24°、0<F+<4、0<Cμ<0.0954约束内,翼型所能达到的最大升力系数为1.793,最小阻力系数为0.013;Inception-V3模型在测试算例中的均方误差最大为0.1023,模型预测得出的控制向量所对应的速度场与原始速度场在小失速迎角下一致性较好,在大失速迎角下一致性较差.
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文献信息
篇名
基于卷积神经网络的合成双射流控制机翼分离流场识别与参数优化
来源期刊
空气动力学学报
学科
物理学
关键词
合成双射流
分离流控制
机理与规律
RBF神经网络
粒子群优化
Inception-V3卷积神经网络
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
专栏——分离流、旋涡和流动控制
研究方向
页码范围
948-956
页数
9页
分类号
V211.3|O357.4
字数
语种
中文
DOI
10.7638/kqdlxxb-2020.0109
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
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引文网络
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共引文献
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合成双射流
分离流控制
机理与规律
RBF神经网络
粒子群优化
Inception-V3卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空气动力学学报
主办单位:
中国空气动力学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
0258-1825
CN:
51-1192/TK
开本:
大16开
出版地:
四川绵阳211信箱
邮发代号:
62-27
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2557
总下载数(次)
3
总被引数(次)
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