【摘 要】
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针对气动光学效应对湍流密度脉动预测的需求,发展了超声速湍流密度脉动预测的神经网络方法,从直接数值模拟(DNS)的超声速湍流边界层的流场数据中挖掘规律,建立了包含5个隐含
【机 构】
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中国航天空气动力技术研究院,北京,100074
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针对气动光学效应对湍流密度脉动预测的需求,发展了超声速湍流密度脉动预测的神经网络方法,从直接数值模拟(DNS)的超声速湍流边界层的流场数据中挖掘规律,建立了包含5个隐含层的密度脉动模型.实验结果表明,所发展的神经网络方法可以很好地预测密度脉动均方值,它不仅能很好地预测训练样本,对测试样本预测的精度和稳定性也显著高于传统模型,且具有一定的泛化能力.通过特征选择和加入先验信息,确定了密度脉动模型的7个输入参数特征量,进一步提高了模型的泛化能力和实用性.
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