[發(fā)明專利]一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈動(dòng)壓力預(yù)測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011306879.4
• 申請(qǐng)日: 2020-11-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112446091A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉暢
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)航天空氣動(dòng)力技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06F30/15
• 分類號(hào): G06F30/15;G06F30/27;G06F30/28;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/14
• 代理公司: 北京思創(chuàng)大成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11614
• 代理人: 張立君

本發(fā)明提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈動(dòng)壓力預(yù)測(cè)方法，包括：獲得部分來(lái)流條件下飛行器表面脈動(dòng)壓力的風(fēng)洞試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果；建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用所述風(fēng)洞試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得新的來(lái)流條件下的脈動(dòng)壓力預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明將智能化的預(yù)測(cè)飛行器脈動(dòng)壓力試驗(yàn)值的大小，從而減少風(fēng)洞試驗(yàn)次數(shù)，提升試驗(yàn)效率；或用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，增加飛行器載荷設(shè)計(jì)參考數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于航空飛行器領(lǐng)域，涉及一種飛行器氣動(dòng)特性預(yù)測(cè)方法，具體為一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈動(dòng)壓力預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

飛行器表面脈動(dòng)壓力是飛行器飛行時(shí)的一項(xiàng)重要?dú)鈩?dòng)載荷，直接影響到飛行安全。產(chǎn)生脈動(dòng)壓力的機(jī)制主要是來(lái)流和邊界層的湍流特性、繞流分離特性和激波振蕩特性。

一般來(lái)講飛行器的表面脈動(dòng)壓力在跨聲速情況下最嚴(yán)重，此時(shí)飛行器的脈動(dòng)壓力主要由繞流分離和再附及激波振蕩與邊界層相互干擾造成。脈動(dòng)壓力具有強(qiáng)烈的局部特性，較大的脈動(dòng)壓力發(fā)生在激波振蕩區(qū)域、繞流的分離再附區(qū)、湍流區(qū)內(nèi)，出了此區(qū)域脈動(dòng)壓力明顯減小，所以一般的測(cè)量方法是在預(yù)估的區(qū)域內(nèi)盡可能密布測(cè)量點(diǎn)，以捕捉最嚴(yán)重的壓力脈動(dòng)情況。

脈動(dòng)壓力試驗(yàn)需要在飛行器模型表面安裝脈動(dòng)壓力傳感器，傳感器將測(cè)點(diǎn)處的壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，經(jīng)信號(hào)調(diào)理儀調(diào)制放大，再通過(guò)數(shù)據(jù)采集器A/D板轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，供微機(jī)存儲(chǔ)和分析。

脈動(dòng)壓力風(fēng)洞試驗(yàn)是測(cè)量脈動(dòng)壓力大小的主要手段。由于脈動(dòng)壓力的大小對(duì)來(lái)流速度很敏感，一般來(lái)講，為了確定脈動(dòng)壓力的最大值，需要在較寬的馬赫數(shù)范圍以較小的馬赫數(shù)間隔逐次進(jìn)行試驗(yàn)以確定脈動(dòng)壓力的最大值，這大大增加了試驗(yàn)的工作量和成本。

發(fā)明內(nèi)容

在傳統(tǒng)試驗(yàn)流程的基礎(chǔ)上，本發(fā)明提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈動(dòng)壓力預(yù)測(cè)方法，可利用較少的試驗(yàn)數(shù)據(jù)快速給出不同試驗(yàn)來(lái)流條件下的脈動(dòng)壓力大小，縮小試驗(yàn)的馬赫數(shù)范圍，從而提高試驗(yàn)的效率。

本發(fā)明的目的是在飛行器脈動(dòng)壓力風(fēng)洞試驗(yàn)中，通過(guò)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到一個(gè)能預(yù)測(cè)新的試驗(yàn)氣流參數(shù)下脈動(dòng)壓力大小的模型。該模型訓(xùn)練完成后輸入流動(dòng)的速度和動(dòng)壓即可得到測(cè)點(diǎn)的脈動(dòng)壓力系數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明提供了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈動(dòng)壓力預(yù)測(cè)方法，包括：

獲得部分來(lái)流條件下飛行器表面脈動(dòng)壓力的風(fēng)洞試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果；

建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用所述風(fēng)洞試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

利用所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得新的來(lái)流條件下的脈動(dòng)壓力預(yù)測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，基于獲得的不同點(diǎn)的脈動(dòng)壓力變化規(guī)律，通過(guò)不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立脈動(dòng)壓力與流動(dòng)參數(shù)的關(guān)系。

進(jìn)一步地，對(duì)于脈動(dòng)壓力在不同流動(dòng)條件下變化較大的測(cè)點(diǎn)，分別對(duì)每個(gè)測(cè)點(diǎn)單獨(dú)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)；

對(duì)于脈動(dòng)壓力變化量較小的幾個(gè)測(cè)點(diǎn)合并建立一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)。

進(jìn)一步地，通過(guò)進(jìn)行有限次的吹風(fēng)，獲得部分來(lái)流速度下的脈動(dòng)壓力之后，建立試驗(yàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，包含輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，來(lái)流速度和動(dòng)壓作為輸入數(shù)據(jù)，多個(gè)測(cè)量點(diǎn)的脈動(dòng)壓力系數(shù)C_P作為輸出數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，所述脈動(dòng)壓力系數(shù)C_P的計(jì)算公式為：

其中，q_∞是來(lái)流動(dòng)壓，P_rms為脈動(dòng)壓力均方根。

進(jìn)一步地，所述脈動(dòng)壓力均方根P_rms的計(jì)算公式為：