基于深度神经网络的空气动力学数据建模方法研究

发布时间：2025-03-15 07:14

　　空气动力学主要研究空气运动规律及物体在空气中运动所产生的各种力,其作为流体力学的重要分支,直接影响着各国航空航天事业的进步与发展。传统研究手段获取流场数据时,存在资源消耗过大的问题,因而气动数据建模作为有效的替代方法,成为空气动力学领域的研究热点。目前主流气动数据建模方法大多依赖气动机理,受限于空气动力学物理模型的高复杂度,这类方法难以从根本上降低计算成本。无物理模型的方法不依赖气动机理,直接建立气动数据映射关系,在保证一定精度的同时大幅降低计算成本,然而现有的此类研究通常基于传统机器学习技术,存在精度不足等问题。因此,本文结合集群网络、多任务学习、混合专家网络等深度学习技术,针对多种重要的流动场景,提出适用十气动数据的有效建模方法,并在不同复杂度、样本量的数据集上对所建模型进行有效性验证。全文主要工作可以概括如下:1.面向基础的流动场景,基于分治思想,设计集群网络气动模型。该模型包含多个子网络,各子网络根据训练数据自动学习实现不同功能,完成气动数据有效建模。针对模型训练过程中整个模型可能被个别子网络主导的问题,针对性地提出一种新的损失函数,改进模型训练效果。同时,提出对训练数据进行分组...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１带有流＇线的圆柱体周围的马赫数轮廓??

决定性的作用，雷诺数的値不同，围绕圆柱??的流体会呈现不同的流动状态：在莆诺数非常低（Ｒｅ＜４６）时，流动是稳定且对称??的；随着雷诺数增加，不对称性和时间相关性逐渐发展，最终导致著名的卡门??（Ｋａｒｍａｎ）渴街；霄诺数继续增加，流动将变得原来越复杂：最后陷入鱗流。??在ＳＵ２....

图２－２?２Ｄ圆柱体测试用例计算网格??

?电子科技大学硕士论文???１？１５?－１０?－５?０?５?１０?１５??Ｘ??图２－２?２Ｄ圆柱体测试用例计算网格??层流状态下的圆柱绕流是二维Ｎ－Ｓ方程的常见应用，本文利用ＳＵ２及其提供??的丈具包对该场景下的流动状态进行求解，计算结果将作为后续模型训练中的数??据集之??２....

图２－３?．压力系数在机翼上的分布??针对本算例，ＳＵ２也提供了相应的网格，整个计算域包含在ｘ－ｚ平而一个边界??

?第ｊ章相关理论与技术???Ｙ??Ｐｒｅｓｓｕｒｅ＿Ｃｏｅｆｔｉｃｉｅｎｔ??Ｈ?０．１２６３１６??国?＊０．０２１０５２６?＇??—＊０．１６８４２１?ｆｒ?；??ｉ＾：Ｓ?Ｍｍ?ｉ?ＨＩ?ｉ??■－０．６１０５２６?Ｍ／／／／Ｗ?＇?；?ｍ??Ｍｉ！??图２－３?．压力系数....

图２－４计算网格的远场视图??

?第ｊ章相关理论与技术???Ｙ??Ｐｒｅｓｓｕｒｅ＿Ｃｏｅｆｔｉｃｉｅｎｔ??Ｈ?０．１２６３１６??国?＊０．０２１０５２６?＇??—＊０．１６８４２１?ｆｒ?；??ｉ＾：Ｓ?Ｍｍ?ｉ?ＨＩ?ｉ??■－０．６１０５２６?Ｍ／／／／Ｗ?＇?；?ｍ??Ｍｉ！??图２－３?．压力系数....

本文编号：4035367