流体力学深度学习建模技术研究进展

深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。     

吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制器设计

针对吸气式高超声速飞行器气动／推进／结构弹性耦合控制问题,提出了鲁棒反演控制器设计方法。采用反演和动态逆方法设计虚拟控制量和实际控制量,通过引入一阶低通滤波器来获取虚拟控制量的导数,解决了虚拟控制量求导复杂问题;为了增强控制器的鲁棒性,采用充分光滑投影算子对模型非匹配不确定项进行估计和补偿,同时避免了可能出现的参数漂移问题。仿真结果表明,该控制器对模型气动参数拟合误差、攻角和升降舵偏角摄动、气动弹性影响具有鲁棒性,对速度指令和高度指令具有很好的跟踪效果。     

基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下齿轮箱复合故障的故障特征提取,提出了基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法根据齿轮箱复合故障振动信号中齿轮和滚动轴承故障成分的形态差异性,先用形态分量分析将其分解为包含齿轮局部故障信息的谐振分量、包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量和随机噪声分量,再根据实测转速信号分别对谐振分量和冲击分量进行包络阶次分析,根据各包络阶次谱诊断齿轮箱复合故障.算法仿真和应用实例表明:该方法能有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征,且其故障特征提取效果要优于传统的包络阶次谱方法.      

基于本征正交分解的平流层风场建模与预测

平流层风场环境对临近空间低动态飞行器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,提出一种基于本征正交分解(POD)的风场数据降阶方法,在此基础上,提出一种可以对平流层风场进行预测的Fourier模型。以长沙地区2005—2009年风场为例,采用提出的POD方法与Fourier预测模型对风场进行建模与预测,并对Fourier预测精度进行分析。研究结果表明,采用POD方法可以对东西方向风场进行高效率高精度降阶建模;通过Fourier预测模型可以对东西方向风场进行准确预测,预测精度与实际风场随时间变化的规律性有关,风场数据越紧凑,周期性越明显,预测精度越高。      

静电悬浮加速度计的地面重力倾角标定方法

静电悬浮加速度计是重力场测量卫星上的主要载荷之一,其传感头（飞行件）需要在环境试验前后进行地面重力倾角标定。由于敏感轴之间的耦合机理不同于传统加速度计,所用的模型方程亦有所差别;由于失准角远大于量程范围内的重力倾角,无法采用传统的静态标定法确定模型方程各参数。必须采取技术措施使得三阶非线性系数可以忽略,才能在专用摆台上用动态标定法大致判断标度因数和检验成对加速度计模型方程各参数的一致性,用电模拟法得到二阶非线性系数。对动态标定法,提出了防止频谱泄漏和幅度谱中压低噪声干扰幅度的措施。对电模拟法,用实例给出了具体实施方案和效果。
     

软芯三明治梁受移动点载荷作用的动力响应

为了得到软芯三明治梁在移动集中载荷下的动力响应,基于扩展的高阶三明治梁理论和Hamilton原理,建立了任意节点的弱形式求积三明治梁单元,利用微分求积法的权系数显式表达式给出了单元刚度矩阵和质量矩阵的公式,并验证了刚度矩阵和简化质量矩阵的正确性和方法的有效性,结果表明弱形式的求积单元法具有精度和计算效率高的优点。然后,采用中心差分法首次给出了两端固支软芯三明治梁在移动集中载荷作用时的动力响应。本文的研究拓展了弱形式求积法的应用范围。     

基于灰色递阶预测的动态插值生成方法

根据灰色系统白化插值生成理论和建模机理 ,分析动态测量中灰色模型插值的可行性。并将动态测量数据建立白化插值生成灰色模型 ,进行动态测量插值预测 ,验证其可行性。由于动态测量特性和灰色模型预测的局限性 ,对模型的测量准确度提出较高要求。因此 ,提出改进白化插值生成灰色模型 ,采用基于灰色递阶预测的动态插值生成方法 ,以保证长期预测插值的动态测量特性。     

面向Web的知识描述语言

提出了Web知识描述层次模型,采用本体论技术从类、槽和槽约束3方面对领域知识建模,结合描述逻辑、框架系统建立了基于XML(eXtensible Markup Language)和本体论技术的知识描述语言(KDL).然后,介绍了KDL的扩展语法,并从一阶逻辑的角度对KDL的语义特征进行分析,提供KDL到FOL(First-Order Logic)的映射方法以完成KDL语言和FOL表达式之间的转化.实践证明KDL具有规范的语法和精确的语义,具有较强的逻辑推理能力.      

基于PID控制方法的模糊变增益振动主动控制试验研究

结合模糊控制方法智能化的特点,设计出一种不依赖模型参数且可以自动调节控制器增益的控制算法。该方法以比例、积分和微分(Proportional integral and derivative,PID)控制为基础,根据系统输出及输出变化率自动调节控制器增益,使控制系统具有更强的适应能力。同时针对振动测试信号中含有噪声干扰和直流分量的情况,构造依赖模型部分参数的二阶窗函数,在保证不改变受控模态信号特征的同时有效衰减非受控模态信号干扰及直流分量。建立悬臂梁模型进行试验验证。结果表明,该方法能够使受控系统的振动幅值减小到开环时的5%以下,其效果明显优于普通PID控制。并且,通过引入二阶窗函数,系统在具有非受控模态信号干扰的情况下能够保持有效控制,使算法具有更好的稳定性和鲁棒性。     

双曲型守恒律方程的一个大时间步长二阶TVD差分格式

本文根据Harten,A.的大时间步长差分分格式构造思想,为双曲型守恒律方程弱解计算构造了一个2K 3点大时间步长二阶显式差分格式——LTS-LF格式,得到了其在CFL限制K下为总变差不增差分格式(TVD格式)。文章按照Roe的方法推广格式到方程组情形,并就Burger’s方程和Euler方程组黎曼问题进行数值试验,结果令人满意。