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411.
智能赋能流体力学展望 总被引:1,自引:0,他引:1
人工智能(AI)是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。 相似文献
412.
无人机气动力地面车载测试系统 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了中国航天空气动力技术研究院开发的一种用于测量全尺寸无人机气动力的地面车载测试系统(GTV)。车载测试系统采用一辆中型卡车进行相关改造,将试验无人机机身安装在其顶部,通过汽车牵引能够达到40km/h的速度。一套专用的测试天平系统和数据采集系统用于记录试验中无人机产生的升力、阻力以及俯仰力矩等数据。主要介绍测试天平系统的设计,数据采集测试系统,测试方法和试验结果。多元静态原位校准加载结果表明天平测试系统输出信号线性度以及重复性较好。动态校准试验采用一副定常展弦比6的机翼进行,试验结果与已知的风洞试验数据进行了比对。车载测试系统试验结果的升力和俯仰力矩数据不同车次之间重复性较好,并且与风洞试验数据基本一致。但阻力数据的离散度要比风洞试验时大得多,并且试验结果比风洞试验时偏小一些,试验证明地面车载测试系统的阻力测量难度较大。 相似文献
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内乘波式进气道与典型侧压式进气道的性能对比 总被引:4,自引:3,他引:1
采用流线追踪技术,基于一种有利于均匀性的基本流场,按内乘波式进气道设计方法生成了一个来流马赫数6.0且进出口形状均为矩形的内乘波式进气道。其设计马赫数、迎风面形状等因素均参照某典型侧压式进气道选取,以便与之对比。CFD计算结果给出了设计状态下该内乘波式进气道与某典型侧压式进气道的流量系数、总压恢复、动能效率等主要性能指标,发现该内乘波式进气道的各项性能参数均略优于侧压式进气道。在非设计马赫数、攻角、侧滑等非设计状态下类似的性能对比研究表明,该内乘波式进气道不仅在设计状态下可捕获98%的来流,而且在各非设计状态下也可捕获91%以上的来流,流量捕获性能优势明显。以上结果证实:实现三维压缩与激波贴口的内乘波式进气道是一种高性能的定几何进气道方案。 相似文献
420.
信噪比(SNR,Signalto Noise Ratio)是衡量通信系统性能的重要指标。针对传统信噪比估计算法要求利用训练序列或一帧数据范周内信道系数恒定等问题,提出了一种8PSK信号在信道系数服从高斯分布的衰落信道下肯信噪比估计算法。该算法取接收信号实部或虚部数值运算构成中间观测量,理论分析8PSK信号经过衰落信道后... 相似文献