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最火的网赌app氢能动力科研团队研究生于涛最新研究成果在Top期刊《Aerospace Science and Technology》上发表

日期:2023年12月05日 10:57    作者:    来源:最火的网赌app     点击:[]


最火的网赌app硕士研究生于涛,通过实验研究了单边膨胀喷管(SERN)的启动和关闭过程,并采用深度学习方法建立了实验结果与CFD结果之间的数据融合模型,以实现使用CFD结果来预测实验结果的目的。研究结果表明,该模型能够准确预测SERN的壁面压力分布,预测误差较低。这为克服实验数据获取挑战和限制提供了可行的解决方案。相关工作以“Establishment and validation of a relationship model between nozzle experiments and CFD results based on convolutional neural network”为题发表在国际Top期刊Aerospace Science and Technology(AST, IF=5.6, DOI: 10.1016/j.ast.2023.108694)上。本文第一作者为最火的网赌app硕士研究生于涛,其所在研究团队的巫骁雄老师为论文的通讯作者。

单边膨胀喷管(SERN)构型因其与飞行器外形高度融合、减小整体飞行器阻力、提高飞行性能的特点而著名。由于SERN构型对高超声速飞行器具有重要的应用价值,研究人员进行了大量的数值模拟研究。虽然数值模拟提供了重要的信息和初步结论,但实验验证是确认这些结论的关键步骤。然而,实验数据获取面临着复杂性和高成本的挑战,同时实验条件控制和测量技术也存在限制。鉴于此,近日最火的网赌app硕士研究生于涛采用深度学习方法建立了实验结果与CFD结果之间的数据融合模型。该工作详细介绍了实验方法、数值模拟方法和卷积神经网络(CNN)模型,并对该模型进行了训练和测试。

图1 模型训练过程

共设计了10个案例来验证所提出的模型的准确性和泛化能力。其中,6个案例从测试集中选择,属于内插案例;剩下的4个案例为整个数据集范围之外的独立测试集,属于外推案例。通过内插案例和外推案例研究证明了CNN模型能够准确预测SERN的壁面压力分布,并捕捉到内部分离模式转换的情况,与实验结果具有高度一致性,决定系数均超过96%,证明了该模型的有效性。而CFD计算在某些情况下与实验结果存在较大差异,并且对于分离模式转换的临界NPR预测不够准确。

图2 内插案例中实验、CNN预测与CFD计算的压力分布对比

图3 内插案例中实验、CNN预测与CFD计算的决定系数对比

图4 外推案例中实验、CNN预测与CFD计算的压力分布对比

图5 外推案例中实验、CNN预测与CFD计算的决定系数对比

为了进一步验证该CNN模型的优越性,将其与在原有数据集基础上去除CFD数据的CNN模型进行了对比。结果表明,与去除CFD数据的CNN模型相比,该CNN模型在内插和外推案例中表现出更高的预测性能,给出的案例显示,有CFD数据的CNN模型性能平均提高了14%。

表1原CNN模型与去除CFD数据的CNN模型的对比


Interpolation case

Extrapolation case


start-up

shutdown

start-up

shutdown

NPR

2.4

2.8

2.8

2.4

2.0

2.1

3.2

3.1

0.9669

0.9882

0.9987

0.9968

0.9643

0.9745

0.9782

0.9752

0.8309

0.8532

0.8402

0.8855

0.7489

0.8063

0.8481

0.9048



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