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基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在标准径向基函数(RBF)神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。 相似文献
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为获得同轴离心式喷嘴燃烧动力学特性,开展了喷注单元稳定性试验研究。试验中燃料流量不变,随氧化剂流量增加,热声系统依次经历了燃烧噪声状态、阵发状态和准周期振荡状态。采用递归方法对实验结果进行分析。首先,利用交互信息法和虚假最邻近法分别求解最优延迟时间和嵌入维数,获得了典型工况下的相空间轨迹图。其次,递归图分析表明系统出现了第II类阵发现象,意味着系统发生了亚临界Hopf分叉,与实验结果一致。最后,递归量化分析表明,确定率可以将阵发状态和准周期振荡状态与燃烧噪声状态区分出来,并可以对热声振荡进行预报。 相似文献
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