湍流边界层壁面高摩擦阻力的产生与近壁区流向涡密切相关,利用MEMS智能蒙皮技术控制流向涡从而降低湍流摩擦阻力是湍流减阻控制研究中的前沿课题。凹坑变形由于可以对流场产生局部干扰,并能在连续表面下工作,因此被认为是MEMS智能蒙皮技术中一种有应用前景的微制动器模型。本文利用槽道湍流的直接数值模拟,对基于凹坑致动的湍流减阻主动控制方案进行研究。本文研究的控制方案主要包括反向控制、次优控制和神经网络控制。为了能够深入研究主动控制的特性,本文以连续壁面吹吸控制方案作为带有凹坑的可变形壁面控制的指导方案。在连续壁面吹吸控制方案下,本文对比了反向控制和次优控制的减阻效果,通过改变次优控制经验系数比较得到了次优控制在该方案下所能达到的最佳减阻率。为了能尽量降低计算量和减小输入信息量,需要对主动控制在物理空间的表达进行分析。本文研究了次优控制权函数在物理空间的分布特性,通过对基于壁面连续吹吸致动的次优控制的直接数值模拟,选定了以控制点为中心在展向一字形的截断区域作为流动信息的获取范围,并通过对次优控制和神经网络控制的表达式比较,将次优控制这一选定方案类比应用在神经网络的控制上。对于凹坑致动,在连续壁面吹吸控制方案的指导下本文利用直接数值模拟对反向控制、次优控制和神经网络控制进行了分析。对于传感器-凹坑致动实用模型的次优控制,利用展向一字权函数截断区域和平均重构流动信息的方案,本文得到了12%~13%的减阻效果,减阻效率为η= 11.44。通过对湍流统计量和相干结构的分析,证实了这种控制方案能够在一定程度上削弱湍流近壁区的条带结构和涡结构,近壁区的湍动能和雷诺应力均受到抑制,优于同样模型下的反向凹坑控制方案。对于神经网路控制也有类似的结果。