论文摘要
提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型(CNN),并利用计算流体力学(CFD)的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7s,CFD方法耗时大于50s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 廖鹏,姚磊江,白国栋,赵航
关键词: 混合翼型,深度学习,卷积神经网络,参数化方法,压力分布
来源: 航空动力学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 力学,气象学,航空航天科学与工程
单位: 西北工业大学无人机特种技术重点实验室,西北工业大学航空学院
分类号: V321.229;V211.74
DOI: 10.13224/j.cnki.jasp.2019.08.014
页码: 1751-1758
总页数: 8
文件大小: 360K
下载量: 296
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