[發明專利]一種針對類型化模型的風洞天平終身學習校準方法及系統

有效

• 申請號: 202110747004.6
• 申請日: 2021-07-01
• 公開（公告）號: CN113537319B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 田沛洲;王紅軍;馬濤;向光偉;杜軼焜;徐濤;李旭;陳巍;周米文
• 申請（專利權）人: 中國空氣動力研究與發展中心高速空氣動力研究所
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06N3/0464;G06F17/16
• 代理公司: 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472
• 代理人: 李彪;王蔚

1.一種針對類型化模型的風洞天平終身學習校準方法，該方法包括：

步驟1)基于組合加載點集合，獲取天平的初始校準加載矩陣N_校準；

步驟2)利用六自由度校準架，按照天平初始校準加載矩陣完成天平加載，獲得初始校準數據L_校準；

其中，其中，U1_M代表粘貼于天平前側升力-俯仰力矩測量元件上的第M個加載點的惠斯通電橋的電信號輸出；U2_M代表粘貼于天平后側升力-俯仰力矩測量元件上的第M個加載點的惠斯通電橋的電信號輸出；U3_M代表粘貼于天平阻力測量元件上的第M個加載點的惠斯通電橋的電信號輸出；U4_M代表粘貼于天平滾轉力矩測量元件上的第M個加載點的惠斯通電橋的電信號輸出；U5_M代表粘貼于天平前側側力-偏航力矩測量元件上的第M個加載點的惠斯通電橋的電信號輸出；U6_M代表粘貼于天平后側側力-偏航力矩測量元件上的第M個加載點的惠斯通電橋的電信號輸出；Y_M為第M個加載點的升力載荷；Mz_M為第M個加載點的俯仰力矩載荷；X_M為第M個加載點的阻力載荷；Mx_M為第M個加載點的滾轉力矩載荷；Z_M為第M個加載點的側力載荷；My_M為第M個加載點的偏航力矩載荷；

步驟3)構建深度神經網絡模型，利用初始校準數據L_校準進行訓練，形成天平校準初始模型；

步驟4)在組合加載點集合中，隨機選取指定數量的加載點，構成檢驗加載矩陣；

步驟5)利用六自由度校準架，按照檢驗加載矩陣完成天平加載，獲得檢驗數據；

步驟6)將檢驗數據中的每個加載點的六個惠斯通電橋輸出電壓輸入天平校準初始模型中，計算對應的載荷計算值，進而計算天平各載荷分量的綜合加載誤差；

如果天平各載荷分量的綜合加載誤差均小于0.3％，則完成初始校準，天平可用于風洞試驗；

如果天平某一個載荷分量的綜合加載誤差大于或等于0.3％，則重復步驟3)和步驟6)；

步驟7)進行風洞試驗，利用天平校準初始模型，計算模型在風洞試驗中的受載情況；

步驟8)利用近鄰傳播聚類算法，對該天平某一段時間內新完成的同類模型風洞試驗數據進行篩選，構成增量校準加載矩陣；

步驟9)利用六自由度校準架，按照增量校準加載矩陣完成天平加載，獲得增量校準數據；

步驟10)將增量校準數據輸入天平校準初始模型中，計算天平各載荷分量綜合加載誤差；

如果天平各載荷分量的綜合加載誤差均小于0.3％，則天平性能穩定，將增量校準數據作為訓練集繼續訓練天平校準初始模型，形成天平校準增量模型，用于風洞試驗；

如果天平某一個載荷分量的加載誤差大于或等于0.3％，則天平性能不穩定。

2.根據權利要求1所述的一種針對類型化模型的風洞天平終身學習校準方法，其特征在于，所述天平的初始校準加載矩陣的具體獲取過程為：

步驟1.1)匯總以往同一類型模型風洞試驗的試驗數據，構成現有工況加載點集合；

步驟1.2)在待校準天平的設計載荷空間內，利用拉丁超立方取樣方法，隨機生成預先設定的特定數量的加載點，構成全局加載點集合；

步驟1.3)將現有工況加載點集合和全局加載點集合組合，得到組合加載點集合，利用近鄰傳播聚類算法，進行篩選，形成天平的初始校準加載矩陣N_校準：

3.根據權利要求1所述的一種針對類型化模型的風洞天平終身學習校準方法，其特征在于，所述類型化模型包括：扁平體類模型、短鈍體類模型和旋成體類模型。