基于神经网络的流动预测模型研究
【出 处】:
【作 者】:
赵超
李佳威
伍耐明
【摘 要】以S形进气道为研究对象的主动流动控制研究中,流场状况分析对控制器的设计起到至关重要的作用,而在实时控制中,显然不可能通过流场的数值模拟获得流场分布情况.本研究从神经网络模型辨识理论出发,结合进气道流场的数值模拟结果和实验采集数据,对神经网络进行训练和验证,建立了不同来流马赫数下进气道沿程壁面静压的预测模型,模型拟合误差为0.007,预测结果与实际实验结果相符,证明了从辨识理论出发建立流场模型的可行性,为流场状况的实时获取提供了可靠易行的方法.
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