| 基于气泡物理规律的航行体水动力深度学习预测方法 | |
岳杰顺; 王静竹; 叶舒然; 王一伟
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| Source Publication | 第三十一届全国水动力学研讨会论文集(上册) |
| 2020-10-30 | |
| Pages | 803-811 |
| Conference Name | 第三十一届全国水动力学研讨会 |
| Conference Date | 2020-10-30 |
| Conference Place | 中国福建厦门 |
| Abstract | 空泡带来的水动力演化在水下航行体运动中有非常重要的意义。为了能够快速预测航行体水下发射过程中空泡造成的尾部压力的复杂变化,提出了一种具有物理约束的深度学习网络。该网络模型以一维卷积网络为基础,构建了一种编码-解码型网络结构。结合空泡的理论机理构建了具有物理性的输入数据集,从而实现对不同物理过程的响应和捕捉。并通过测试和验证说明本文提出的网络对于任何发射条件,能够实现航行体受力特征的快速准确的预测,光滑曲线、压力突变、震荡的趋势都和数值模拟的结果吻合。证明本文的方法能够为运动和弹道的预测提供依据。 |
| Keyword | 空泡 水动力 水下航行体 物理约束 深度学习 |
| Language | 中文 |
| Document Type | 会议论文 |
| Identifier | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/85655 |
| Collection | 流固耦合系统力学重点实验室 |
| Affiliation | 中国科学院力学研究所 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 岳杰顺,王静竹,叶舒然,等. 基于气泡物理规律的航行体水动力深度学习预测方法[C]第三十一届全国水动力学研讨会论文集(上册),2020:803-811. |
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| Cp2020064.pdf（1286KB） | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | View Download | ||
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