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针对变体飞行器实时控制翼型形状的需求,提出了基于深度学习的翼型反设计方法,利用多层感知机搭建了由生成器与判别器组成的条件生成对抗网络。生成器从带有随机噪声的气动参数中提取内在特征,习得特征到翼型的映射关系;判别器则将生成器产生的翼型或真实翼型与前述气动参数混合作为输入,输出该翼型为符合指定气动条件的真实翼型的概率。为了优化网络模型,研究并分析了噪声尺寸、超参数及网络结构对模型收敛性能的影响。训练好的网络模型即可根据给定的期望气动参数,快速生成配套的翼型。测试结果表明预测翼型与真实翼型的均方根误差的平均值为0.17%,耗时仅为23 ms,大大提高了设计精度与效率;并且在有噪声干扰情况下依旧保持良好的设计性能,增强了翼型设计模型的鲁棒性。研究成果可以应用于变体飞行器自适应在线最优气动构型控制。 相似文献
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基于带化学反应的二维Euler方程,采用氢气-空气的9组分19步基元反应简化模型,对充有当量比的氢气-空气预混气和空气的环形旋转爆轰流场,从点火燃烧到发展成旋转爆轰的过程进行了数值模拟。根据数值结果分析了波后流场中爆轰产物受激波、高温和离心力等作用而挤向外壁,形成有利于充入燃料,实现持续稳定旋转爆轰的流场特征。还讨论流场中爆轰波、激波与间断面和内外壁面反射或折射,从而形成多个激波相交的波系特征。为认识和理解旋转爆轰流场,开展旋转爆轰的实验研究等具有现实的指导意义。 相似文献
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