[發明專利]基于機器學習的通氣超空泡形態控制方法有效
| 申請號: | 202011202757.0 | 申請日: | 2020-11-02 |
| 公開(公告)號: | CN112363394B | 公開(公告)日: | 2022-04-15 |
| 發明(設計)人: | 王志英;楊子軒;王展;李秉林 | 申請(專利權)人: | 中國科學院力學研究所 |
| 主分類號: | G05B13/04 | 分類號: | G05B13/04 |
| 代理公司: | 北京和信華成知識產權代理事務所(普通合伙) 11390 | 代理人: | 焦海峰 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 機器 學習 通氣 空泡 形態 控制 方法 | ||
本發明提供一種基于機器學習的通氣超空泡形態控制方法,包括,在安裝有空化器的航行體的表面分布設置壓力傳感器;將已知空泡形態分為超空泡型和非超空泡類型兩類;使用全連接神經網絡模型作為空泡形態識別器的訓練模型,以壓力測點數據作為模型輸入,得到機器學習模型,然后將其封裝為識別器;當識別器判斷當前空泡形態為超空泡形時,自動關閉空化器的通氣閥,當判斷當前空泡形態為非超空泡形時,自動打開空化器的通氣閥,從而使航行體自動保持在超空泡形。該發明既可以通過對通氣空泡的實時監控來對其形態進行調控,又可以避免通氣量不足或過大所帶來的空泡脫落和振蕩現象。且本發明還可以提高經濟實用性,對航行體的載氣量進行合理有效的利用。
技術領域
本發明涉及水下航行體領域,特別是涉及一種基于機器學習的勇氣超空泡形態控制方法。
背景技術
超空泡減阻技術是一種實現水下航形體高速航行的重要手段,當超空泡穩定包裹水下航行體時,航行體的運動阻力系數能夠減少90%以上。超空泡的實現方式有兩種,一種是在足夠高的速度下液體汽化形成的汽相超空泡(自然超空泡),另一種是通過在低壓區通入不可凝氣體,形成的氣相超空泡(也稱為通氣超空泡)。由于后者能夠在相對較小的速度下實現超空泡的形成,從而得到了更加廣泛的應用。
通氣超空泡的形態穩定是水下超空泡武器實現有效減阻且高速穩定航行的前提,是水下超空泡武器研制的基礎。為了有效利用通氣超空泡的減阻作用,必須在水下航行體表面形成特定尺度、形態可控、且相對穩定的超空泡。然而,當通氣超空泡受到擾動或通氣量不足時,會出現大尺度空泡團的斷裂或脫落現象;而當通氣過量時則會造成空泡振蕩、界面波動,進而出現空泡團的斷裂和脫落。上述現象均會造成流體動力發生劇烈、復雜的變化,呈現為非均勻、非定常的流動特性,對超空泡航行體穩定航行和運動控制造成極大困難。因此,如何能夠在航行體航行過程中,獲得實時的空泡形態,并對其通氣量進行及時補充和控制,是提高通氣空泡的穩定性是亟需要解決的問題。
發明內容
本文發明的目的是提供一種基于機器學習的勇氣超空泡形態控制方法。
具體地,本發明提供基于機器學習的通氣超空泡形態控制方法,包括如下步驟:
步驟100,在安裝有空化器的航行體的表面分布設置壓力傳感器,以采集空化數和動態的壓力場數據;
步驟200,將已知空泡形態分為超空泡型和非超空泡類型兩類,并獲得超空泡型和非超空泡類型的壓力測點隨時間發展變化的壓力數據作為模型輸入;
步驟300,使用全連接神經網絡模型作為空泡形態識別器的訓練模型,以壓力測點數據作為模型輸入,采用交叉驗證的方式用輸入物理量訓練不同的全連接神經網絡模型并進行評價分析,得到通過壓力測點數據即可對空泡形態實現實時識別的機器學習模型,然后將其封裝為識別器;
步驟400,當識別器判斷當前空泡形態為超空泡形時,自動關閉空化器的通氣閥,當判斷當前空泡形態為非超空泡形時,自動打開空化器的通氣閥,從而使航行體自動保持在超空泡形。
本發明既可以通過對通氣空泡的實時監控來對其形態進行調控,又可以避免通氣量不足或過大所帶來的空泡脫落和振蕩現象。且本發明還可以提高經濟實用性,對航行體的載氣量進行合理有效的利用。
附圖說明
圖1是本發明一個實施方式的控制方法流程圖;
圖2是本發明一個實施方式的航行體壓力測點安裝位置示意圖;
圖3是本發明一個實施方式的航行體通氣超空泡形態控制流程示意圖。
具體實施方式
以下通過具體實施例和附圖對本方案的具體結構和實施過程進行詳細說明。
如圖1所示,在本發明的一個實施方式中,公開一種基于機器學習的通氣超空泡形態控制方法,包括如下步驟:
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