| 一种基于无量纲输入输出神经网络的FADS解算系统及方法 | |
刘洋; 张陈安
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| 2025-01-07 | |
| Rights Holder | 中国科学院力学研究所 |
| Abstract | 本发明公开了一种基于无量纲输入输出神经网络的FADS解算系统及方法，该方法包括：确定各个测压点在飞行器表面的分布，收集对应来流工况下各个测压点的压力值；将所述各个测压点的压力值进行无量纲化处理获得输入参数集；利用第一神经网络对大气数据参数中包含的各个无量纲大气参数、与进行求解；利用第二神经网络对各个测压点的压力系数Cpi进行求解；根据第二神经网络对各个测压点的压力系数的求解；该系统包括：压力值收集单元、无量纲化处理单元、无量纲大气参数求解单元、有量纲大气参数计算单元，本发明充分利用不同自由来流静压下的相似性，使得求解大气数据的空气动力学模型解耦了自由来流静压，使得训练神经网络的样本大大减少。 |
| Application Date | 2022-03-01 |
| Application Number | CN202210197328.1 |
| Patent Number | CN114722695B |
| Claim | 1.一种基于无量纲输入输出神经网络的FADS解算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一、确定各个测压点在飞行器表面的分布，收集对应来流工况下各个测压点的压力值； 步骤二、将所述各个测压点的压力值进行无量纲化处理获得输入参数集[Cp12,Cp21,…,Cpij]；所述无量纲化处理包括：分别将所述各个测压点的压力值与除自身外的每个测压点的压力值一一做压力比值， 从而得到所述输入参数集[Cp12,Cp21,…,Cpij]； 步骤三、利用第一神经网络对大气数据参数中包含的各个无量纲大气参数α、β与Ma进行求解：将无量纲化处理后获得输入参数集[Cp12,Cp21,…,Cpij]作为第一神经网络的输入参数，将无量纲大气参数包括攻角α、侧滑角β与马赫数Ma作为第一神经网络的输出参数，该Cpij为各个测压点的压力值与除自身外的每个测压点的压力比值； 步骤四、利用第二神经网络对各个测压点的压力系数Cpi进行求解；将第一神经网络的输出参数α、β、Ma作为第二神经网络的输入参数，将各个测压点的压力系数Cpi作为第二神经网络的输出参数，该Cpi为各个测压孔处的压力系数[Cp1,Cp2,…,Cpn]； 步骤五、根据第二神经网络对各个测压点的压力系数的求解[Cp1,Cp2,…,C...，Cpn]，结合对应测得的压力分布，对大气数据参数中包含的各个有量纲大气参数动压qc、静压p∞进行求解，具体为：采用基于多个测压孔的压力系数与压力值利用最小二乘法进行求解； 所述第一神经网络的无量纲输入参数Cpij和无量纲输出参数α、β与Ma的函数关系为： 假定v1＝[α,β,Ma]，对公式(6)求反函数，可得函数关系：v1＝Π1(Cp12,Cp21,…,Cpij) α、β、Ma仅仅是无量纲参量[Cp12,Cp21,…,Cpij]的函数，与来流静压无关，以此解耦来流静压； 设定该函数的具体过程如下： 1)设定共有n个测压孔； 2)每个测压孔除自身外与剩余测压孔做比值； 2)构建公式(6)的n2(n-1)个方程； 其中i≤n，j≤n，i≠j，当测压孔分布确定的情况下，ri/l为已知参数； 所述公式(6)的推导如下： 假设飞行器表面一点i的压力可以表示为： pi＝qcCpi+p∞ (1) 其中qc、p∞为来流的动压与静压，Cpi为压力系数，是测压孔相对位置、攻角α、侧滑角β与马赫数Ma的函数，假定飞行器的外形确定，Cpi可以写为 其中ri＝[xi,yi,zi]表示第i个测压孔的空间位置，l是飞行器的参考长度； 假定第i、j个测压孔处的压力，将该两点的压力做比值得到下式: 在上式中，是M∞的函数，具体关系如下式： 式中去，可以得到： 假定共有n个测压孔，每个测压孔除自身外与剩余测压孔做比值，可以构建n·(n-1)个方程： |
| Classification | 发明授权 |
| Status | 有效 |
| Note | 授权 |
| Country | 中国 |
| Agency | 北京维正专利代理有限公司 |
| Document Type | 专利 |
| Identifier | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/99978 |
| Collection | 高温气体动力学国家重点实验室 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 刘洋,张陈安. 一种基于无量纲输入输出神经网络的FADS解算系统及方法. CN114722695B[P]. 2025-01-07. |
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