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基于数据融合的动态失速气动力预测方法
【机构】 西北工业大学；
【摘要】 气动力预测的大迎角动态失速问题面临计算数据精度不足与实验数据匮乏的双重挑战,为了充分利用不同数据源自身特征,建立动态失速气动力时域预测模型,本文提出了一种基于数据融合思路的建模方法。通过融合实验数据和CFD仿真数据,结合集成神经网络模型,建立了翼型动失速的非定常气动力数据融合建模框架。针对NACA0012翼型动态失速试验数据,结合CFD数值仿真结果,准确预测出不同俯仰角幅值、平衡迎角与减缩频率下的风洞试验升力、力矩系数。结果表明,提出的数据融合框架不仅具有良好的泛化特征,而且通过增加训练样本,模型表现出良好的收敛性和更高的预测精度。
- 【会议录名称】 第五届非定常空气动力学学术会议论文集
- 【会议名称】第五届非定常空气动力学学术会议
- 【会议时间】2021-04-11
- 【会议地点】中国江苏扬州
- 【分类号】V211
- 【主办单位】中国力学学会流固耦合力学专业委员会