元强化学习综述

元强化学习是指自动从一组相关任务中学习强化学习所需归纳偏置的相关理论和方法,对于提高强化学习算法在困难场景下的样本效率和泛化能力具有重要用途。本文提出一种新的元强化学习框架,指出设计和分析一个元强化学习算法需要同时考虑学习经验（相关任务）、归纳偏置及学习目标3个独立因素及这3个因素之间的依赖关系。在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结,特别对近年来元强化学习若干文献进行了分析和归类,并详细阐述了几种代表性算法的原理及各自特点。本文还对元强化学习常用的实验环境和性能评价方法进行了介绍,对该领域的不足和未来的发展方向进行了讨论和分析。     

基于高斯过程回归的连续式风洞马赫数控制

在风洞实验中保持实验段马赫数的稳定对实验的成功具有重要意义。传统的PID控制算法具有一定时滞性,不能满足连续变迎角实验模式下马赫数的控制精度要求。针对这一缺陷,提出了一种基于高斯过程回归的前馈控制策略,结合PID控制器共同完成马赫数控制任务。首先,对原始数据执行了预处理操作,将数据集中的异常数据进行清洗并且对清洗后的数据进行标准化;其次,选取迎角、实时马赫数、实验段截面积作为高斯过程回归模型的输入,压缩机转速作为输出,采用随机划分数据集与分组划分数据集两种策略进行建模,并将高斯过程回归与常用回归模型的预测精度进行了比较;最后,给出了利用高斯过程回归预测结果及预测置信度进行PID反馈控制的方法。实验结果表明高斯过程回归对风洞实验数据具有很好的建模能力,基于高斯过程回归的前馈控制与PID结合的控制策略能够提高连续变迎角模式下的马赫数控制精度。     

基于机器学习的非定常流场网格自适应

现有针对非定常流场数值模拟的网格自适应方法,通常每隔一段时间步就进行一次网格调整,增加了计算复杂度和精度损失。针对这一问题,本文基于间断伽辽金（discontinuity Galerkin, DG）有限元法提出了结合BPNN(backpropagation neural network)和MMPDE(moving mesh partial differential equation)的非定常流场网格自适应方法。该方法首先采用DG有限元法对Navier-Stokes方程进行非定常计算,得到统计意义上的网格间断量;然后以初始网格和间断量训练BPNN回归模型,用于预测任意位置节点的间断量;接着使用MMPDE变分法移动网格节点,使其符合统计意义的间断量分布;最终通过Laplacian网格平滑法保证网格单元质量。圆柱绕流非定常流场算例的验证结果表明,该方法能够在不改变网格拓扑结构和不增加节点数的情况下完成一次性网格自适应,显著提高了非定常流场数值计算的精度和效率。     

基于自动核构造高斯过程的导弹气动性能预测

在导弹的初期设计阶段,通常需要对导弹的气动性能进行快速粗略评估。针对传统工程估算软件计算精度低和CFD方法计算代价大的缺陷,提出一种基于高斯过程回归（GPR）代理模型快速预测典型导弹气动性能的方案。以导弹外形参数和攻角作为模型输入,升力系数、阻力系数和力矩系数作为模型输出,对GPR模型的气动性能预测结果进行分析。首先,与其他常用代理模型的预测精度对比,GPR模型对3种系数的预测误差分别仅为0.24%、0.36%和0.36%,高于其他代理模型的预测精度。其次,考虑GPR模型核函数选择严重依赖人工先验知识的问题,采用了一种自动核构造算法,无需先验知识即可从数据中自动学习核函数。将该算法嵌入GPR框架中,与传统GPR模型比较,实验结果表明：基于该算法的GPR模型对3种系数的预测误差分别降低到0.10%、0.22%和0.17%。最后,给出导弹气动性能快速预测的应用实例,结果表明所提出的GPR模型的导弹气动性能预测方案是有效的,能够满足设计初期快速且精确的气动性能预测需求。     

结合核相关滤波器和深度学习的运动相机中无人机目标检测

针对无人机与相机快速相对运动造成的运动模糊问题，以及小型无人机外观信息缺失和背景复杂造成漏警和虚警问题，提出了一种新的无人机检测-跟踪方法。针对成像尺寸小于32像素×32像素的无人机目标，提出改进的多层特征金字塔的分类和目标框回归器作为目标检测器，克服漏警。利用检测结果初始化基于核相关滤波的目标跟踪器，并持续修正跟踪结果，跟踪结果为剔除检测器虚警提供依据。在跟踪过程中，引入对观测场景纹理自适应的相机运动补偿策略实现目标重定位。多场景下的实验结果表明：提出的方法在对高速运动小目标的检测和跟踪指标上显著优于传统方法，且运动补偿机制的引入进一步增强了方法在极端复杂场景下的鲁棒性。     

基于机器学习的高速复杂流场流动控制效果预测分析

流动控制激励器是主动流动控制技术的核心，其设计水平和工作性能直接决定了主动流动控制的应用效果和应用方向。为了获得流动控制激励器的作用规律，需要大量实验研究激励参数对控制效果参数的影响，实验代价较大。利用逆向等离子体合成射流激波控制实验数据，采用机器学习中的高斯过程回归模型，获得激励器参数（头锥直径、腔体体积、放电电容、出口直径）到控制效果参数（最大脱体距离）的映射规律，对比多种核函数下高斯过程回归的预测效果，采用特征重要性分析方法分析激励器参数对控制效果参数的影响程度。结果表明:对于小样本问题，采用2次多项式核函数Poly2的高斯过程回归预测精度最高。在特征重要性分析上，头锥直径对最大脱体距离的影响程度最大；其次是放电电容和腔体体积，2个参数的影响相近；出口直径影响最小。本文工作可为高速复杂流场流动控制实验中激励器各项参数的设置提供一定参考。     

基于概率模型的声爆试验数据分析

声爆是研制超声速民用飞机所需解决的关键问题之一，风洞试验是开展声爆研究的重要方式。简要介绍了进行声爆试验的方法与困难及相应的应对措施，以及超声速风洞声爆试验模型近场空间压力精确测量技术。重点针对国际上通常采用的精确测量数据修正技术：参考车次方法及空间平均方法，分析其原理及不足。提出概率模型方法对声爆试验进行数据分析，将复杂的风洞环境中各种不确定因素所造成的干扰参数化，用概率模型表达其不确定性。概率模型方法无需进行参考车次试验，用更少的数据得到更为准确的结果，并在与传统方法结果对比中表现出了该方法的合理性及可行性。     

基于机器学习的机翼气动载荷重构及传感器优化布置

风洞实验通过在机翼表面布置传感器来测量相应位置的气动载荷，由于传感器布置数量有限，难以直接得到整个机翼全息气动载荷分布。本文采用机器学习方法通过有限传感器数据重构机翼表面全息气动载荷，并提出了利用仿真数据对传感器进行优化布置的方法。从计算流体力学（Computational fluid dynamics,CFD）计算所得的机翼全息气动数据中选取有限位置数据模拟传感器实验数据，对比深度学习模型、高斯过程回归（Gaussian process regression, GPR）、支持向量回归（Support vector regression, SVR）与BP神经网络（Neural network, NN）对气动载荷的重构精度。通过评估由传感器数据重构的全息载荷精度对传感器布置方式进行优化设计。以M6机翼为例在给定的两个工况条件下验证本文所提出的方法。实验结果表明，GPR模型获得了最高气动载荷重构精度；给出了M6机翼在不同传感器总数下最优的截面数和单个截面布点数，最低传感器布置数下的最优布置方式，以及流场变化相对剧烈的前缘区域与展向截面的传感器布置方式。