检索结果-内蒙古大学图书馆

西北工业大学学报 2014年第6期32卷 849-856页

作者：杨磊叶正寅西北工业大学翼型叶栅空气动力学国防科技重点实验室陕西西安710072

为研究涵道风扇飞行器过渡阶段飞行特性,使用CFD方法,通过叶素理论和滑移网格技术,求解涵道风扇飞行器定常状态气动力及俯仰非定常状态气动力,并计算了升降舵偏角对气动力的影响。将CFD计算数据作为训练样本,使用模糊逻辑方法建立了涵... 详细信息

为研究涵道风扇飞行器过渡阶段飞行特性,使用CFD方法,通过叶素理论和滑移网格技术,求解涵道风扇飞行器定常状态气动力及俯仰非定常状态气动力,并计算了升降舵偏角对气动力的影响。将CFD计算数据作为训练样本,使用模糊逻辑方法建立了涵道风扇飞行器纵向非定常气动力模型,该模型考虑了涵道风扇飞行器俯仰运动时的非定常效应及气动力与发动机转速的耦合效应,对涵道风扇飞行器非定常气动力具有较高精度的描述。使用该模型求解涵道风扇飞行器六自由度方程,进行时域仿真,仿真结果表明涵道风扇飞行器高度和速度的指令跟踪性能良好,低速飞行性能良好,过渡阶段姿态稳定。

关键词：涵道风扇飞行器非定常气动力模型模糊逻辑模型时域仿真

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三种机器学习非定常气动力建模方法对比分析

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飞行力学 2023年第3期41卷 33-39页

作者：李康丽史志伟付军泉童晟翔张伟麟南京航空航天大学非定常空气动力学与流动控制工业和信息化部重点实验室江苏南京210016 南昌航空大学飞行器工程学院江西南昌330000

针对大迎角下非定常气动力建模问题,以F-16战斗机为研究对象对随机森林方法、深度神经网络方法和物理神经网络方法三种模型的大迎角下非定常气动力建模效果开展研究。首先,介绍了纯数据驱动的随机森林方法和深度神经网络方法两种机器学... 详细信息

针对大迎角下非定常气动力建模问题,以F-16战斗机为研究对象对随机森林方法、深度神经网络方法和物理神经网络方法三种模型的大迎角下非定常气动力建模效果开展研究。首先,介绍了纯数据驱动的随机森林方法和深度神经网络方法两种机器学习方法;然后,在深度神经网络方法的基础上,提出了一种将状态空间模型与神经网络相结合的物理神经网络方法;最后,对三种方法的内/外插性能进行对比。仿真结果表明,三种建模方法均具有很高的内插精度,而物理神经网络建模方法由于在训练过程中增加了物理信息约束,外插性能优于其他两种方法。

关键词：非定常气动力模型随机森林深度神经网络物理神经网络内/外插性能

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耦合模糊逻辑和CFD方法的带襟翼翼型非定常气动力建模

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南昌航空大学学报（自然科学版） 2022年第4期36卷 14-21页

作者：苏涛勇南昌航空大学通航学院南昌330063

如何高效准确地设计带襟翼翼型的非定常气动特性是主动后缘襟翼技术应用于旋翼减振降噪、性能改进及主操纵的一个关键问题。首先通过CFD方法计算了带襟翼翼型的非定常气动特性,与风洞试验数据对比验证计算结果的正确性。进一步耦合模糊... 详细信息

如何高效准确地设计带襟翼翼型的非定常气动特性是主动后缘襟翼技术应用于旋翼减振降噪、性能改进及主操纵的一个关键问题。首先通过CFD方法计算了带襟翼翼型的非定常气动特性,与风洞试验数据对比验证计算结果的正确性。进一步耦合模糊逻辑方法和CFD计算结果,建立带襟翼翼型非定常气动力的快速计算模型,分别采用牛顿迭代法和正向步进搜索算法对模糊逻辑模型进行参数辨识和结构辨识。以SA349旋翼翼型加装襟翼为对象,对比了模糊逻辑模型对襟翼1Ω和2Ω振荡的带襟翼翼型非定常气动力的预测结果与CFD计算数据。结果表明:带襟翼翼型非定常气动力模糊逻辑模型与CFD计算数据吻合良好,且有很高的计算效率,证明了该方法的正确性和有效性。

关键词：带襟翼翼型模糊逻辑非定常气动力模型计算流体力学

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非定常气动力建模的模糊逻辑方法

非定常气动力建模的模糊逻辑方法

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中国航空学会飞行力学与飞行试验学术交流会

作者：孔轶男何开锋钱炜祺汪清中国空气动力研究与发展中心计算空气动力学研究所(四川绵阳)

本文分析了大迎角非定常气动力的模糊逻辑建模方法,利用振荡三角翼的风洞试验数据建立了非定常气动力的两种模糊逻辑模型,并进行了算例计算.

关键词：模糊逻辑非定常气动力模型隶属函数

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基于两步线性回归的状态空间模型建立与验证

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空气动力学学报 2013年第6期31卷 699-703页

作者：史志伟倪芳原陈永亮南京航空航天大学航空宇航学院江苏南京210016

利用三角翼纵向俯仰运动以及横向偏航运动的"同相"、"反相"导数以及动态实验数据,建立了基于两步回归法的状态空间模型,并与动态实验数据进行比较,验证了模型的准确性,表明所建立的状态空间模型能准确的描述三角翼... 详细信息

利用三角翼纵向俯仰运动以及横向偏航运动的"同相"、"反相"导数以及动态实验数据,建立了基于两步回归法的状态空间模型,并与动态实验数据进行比较,验证了模型的准确性,表明所建立的状态空间模型能准确的描述三角翼大迎角非线性、非定常的气动力特性。在此基础上,完成了某飞机模型的小振幅动态实验,计算了该飞机的"同相"、"反相"导数,建立了状态空间模型,并对状态空间模型进行了参数估计。所得建模结果与动态实验数据相比,变化趋势一致,基本反映了飞机大迎角动态气动特性。但如果要用于飞行仿真分析,还需要对复杂外型飞行器的状态空间模型进行深入研究。

关键词：状态空间法非定常气动力模型动导数参数辨识

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基于CFD的气动力建模及其在气动弹性中的应用

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力学进展 2008年第1期38卷 77-86页

作者：张伟伟叶正寅西北工业大学翼型叶栅空气动力学国防科技重点实验室西安710072

CFD技术为带有气动力非线性的气动弹性分析提供了一种研究途径,但是基于CFD的气动弹性直接数值模拟方法的计算量很大,不便开展定性分析和参数设计.基于CFD的非定常气动力模型的降阶技术为缓解计算效率与计算精度之间的矛盾以及系统的复... 详细信息

CFD技术为带有气动力非线性的气动弹性分析提供了一种研究途径,但是基于CFD的气动弹性直接数值模拟方法的计算量很大,不便开展定性分析和参数设计.基于CFD的非定常气动力模型的降阶技术为缓解计算效率与计算精度之间的矛盾以及系统的复杂性与易分析、易设计性之间的矛盾提供了行之有效的技术途径.综述了近年来发展的两类基于CFD技术的非定常气动力降阶技术和一种非线性气动力的谐波平衡方法,以及这些方法在非线性气动弹性研究中的运用.对比了各种方法的优越性并作了进一步的展望.

关键词：非定常气动力模型非线性气功弹性 CFD ROM

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基于机器学习的非定常气动建模与纵向机动控制方法研究

基于机器学习的非定常气动建模与纵向机动控制方法研究

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作者：徐克南京航空航天大学

学位级别：硕士

飞行控制系统能够确保飞行过程中的安全性以及飞行器在复杂运动下的可控性,在现代先进飞行器设计中至关重要,而精确的空气动力学模型与可靠的控制律是高效的飞行控制系统设计关键。高机动飞行过程中,气动力/力矩不但是运动参数和舵偏参... 详细信息

飞行控制系统能够确保飞行过程中的安全性以及飞行器在复杂运动下的可控性,在现代先进飞行器设计中至关重要,而精确的空气动力学模型与可靠的控制律是高效的飞行控制系统设计关键。高机动飞行过程中,气动力/力矩不但是运动参数和舵偏参数的非线性函数,而且具有强非定常特征,传统气动建模方法与控制方法在这种多参数空间上存在困难,机器学习的迅速发展为非定常气动建模与控制律设计提供了新思路,具有重要的理论研究意义和工程应用价值。本文基于机器学习开展了非定常气动建模与纵向机动控制方法研究,主要工作如下: 本文首先基于机器学习提出了深度神经网络非定常气动力模型建模方法,采用该方法建立带舵翼型与细长体的深度神经网络非定常气动模型,拟合和预测结果与传统非定常气动力模型对比表明该模型能够更充分地拟合样本数据并提供更为准确的预测值。其次,在建立了深度神经网络非定常气动模型的基础上,开展了基于该模型的深度强化学习纵向机动控制方法研究,提出了基于深度神经网络非定常气动模型的深度强化学习控制律设计方法,该方法训练的智能体能够有效控制被控对象,实现对各种复杂指令的响应。最后,基于深度强化学习训练的智能体在动态CFD虚拟环境下实现了舵偏控制,为动态CFD与深度强化学习的耦合提供了参考。结果表明该深度神经网络非定常气动模型与基于深度强化学习的控制律设计方法在实际应用中可行,但对于该方法是否适用于更复杂的多自由度控制中仍需更加深入的研究。

关键词：动态CFD 非定常气动力模型机器学习深度强化学习 DDPG

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气动力建模小波分析方法

气动力建模小波分析方法

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第十届全国空气动力弹性学术交流会

作者：陈农李潜航天空气动力技术研究院北京1000740

本文利用广义态变量方法发展了大攻角非定常气动力模型，提出建立气动力模型的前提假设;延伸Tobak的非线性阶跃响应函数方法，从而得到在工程中实际应用的非定常气动力模型-Volterra级数模型.研究了Volterra模型辨识方法-多小波核辨识算... 详细信息

本文利用广义态变量方法发展了大攻角非定常气动力模型，提出建立气动力模型的前提假设;延伸Tobak的非线性阶跃响应函数方法，从而得到在工程中实际应用的非定常气动力模型-Volterra级数模型.研究了Volterra模型辨识方法-多小波核辨识算法.以70°三角翼大攻角俯仰运动数值计算为例，验证了Volterra级数模型.从而验证了所述建模方法的正确性，表明Volterra级数方法能够非定常气动力具有的时滞和非线性特性.

关键词：非定常气动力模型阶跃响应函数大攻角俯仰小波分析

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基于数据融合的动态失速气动力预测方法

基于数据融合的动态失速气动力预测方法

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第五届非定常空气动力学学术会议

作者：王旭寇家庆张伟伟西北工业大学

气动力预测的大迎角动态失速问题面临计算数据精度不足与实验数据匮乏的双重挑战,为了充分利用不同数据源自身特征,建立动态失速气动力时域预测模型,本文提出了一种基于数据融合思路的建模方法。通过融合实验数据和CFD仿真数据,结合集... 详细信息

气动力预测的大迎角动态失速问题面临计算数据精度不足与实验数据匮乏的双重挑战,为了充分利用不同数据源自身特征,建立动态失速气动力时域预测模型,本文提出了一种基于数据融合思路的建模方法。通过融合实验数据和CFD仿真数据,结合集成神经网络模型,建立了翼型动失速的非定常气动力数据融合建模框架。针对NACA0012翼型动态失速试验数据,结合CFD数值仿真结果,准确预测出不同俯仰角幅值、平衡迎角与减缩频率下的风洞试验升力、力矩系数。结果表明,提出的数据融合框架不仅具有良好的泛化特征,而且通过增加训练样本,模型表现出良好的收敛性和更高的预测精度。

关键词：动态失速非定常气动力模型模糊神经网络数据融合框架

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