【摘 要】
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为进一步拓宽合成双射流(DSJ)技术在翼型分离流动控制领域的工程应用,采用数值模拟的方法,研究了DSJ对分离流的控制机理与控制规律,构建控制参数向量与气动参数之间的RBF神经
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(11972369,11872374)
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为进一步拓宽合成双射流(DSJ)技术在翼型分离流动控制领域的工程应用,采用数值模拟的方法,研究了DSJ对分离流的控制机理与控制规律,构建控制参数向量与气动参数之间的RBF神经网络代理模型,通过改进的粒子群算法(PSO)搜索一定约束下所能达到的最佳气动参数,并搭建Inception-V3卷积神经网络模型对平均速度场所对应的控制参数进行识别,以实现根据目标流场调整激励器参数,使其气动性能达到最优的目的。结果表明:DSJ对分离流的控制机理包括:动量注入效应、涡掺混效应、抽吸效应;射流控制参数对控制效果有较大影响
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