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“空气动力实验智能化探索”专刊简介
钱炜祺
2022, 36(3)
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现代试验设计及其在空气动力学中的应用进展
海春龙, 何磊, 梅立泉, 钱炜祺
2022, 36(3): 1-10. DOI: 10.11729/syltlx20220005
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风洞试验方案智能优化设计方法研究
姜金俊, 周宣赤, 陈连忠, 崔宁, 蒋岩
2022, 36(3): 11-19. DOI: 10.11729/syltlx20210155
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高超声速风洞现代试验设计方法研究
尤文佳, 王慧杰, 韩仁坤, 陈刚
2022, 36(3): 20-32. DOI: 10.11729/syltlx20210179
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人工智能在空腔气动/声学特性预测与控制参数优化中的应用
吴军强, 杨党国, 张林, 龚天弛, 周方奇, 王岩, 李阳
2022, 36(3): 33-43. DOI: 10.11729/syltlx20210073
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基于机器学习的高速复杂流场流动控制效果预测分析
余柏杨, 吕宏强, 周岩, 罗振兵, 刘学军
2022, 36(3): 44-54. DOI: 10.11729/syltlx20210168
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深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用
姚张奕, 史志伟, 董益章
2022, 36(3): 55-64. DOI: 10.11729/syltlx20210085
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非定常气动力建模研究与虚拟飞行试验验证
陈翔, 展京霞, 陈科, 魏中成, 曹原
2022, 36(3): 65-72. DOI: 10.11729/syltlx20210143
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超高速碰撞碎片云质量分布快速预测技术
周浩, 李毅, 兰胜威, 刘海
2022, 36(3): 73-78. DOI: 10.11729/syltlx20210125
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机器学习数据融合方法在火箭子级栅格舵气动特性建模应用中的比较研究
许晨舟, 杜涛, 韩忠华, 昝博文, 牟宇, 张津泽
2022, 36(3): 79-92. DOI: 10.11729/syltlx20210154
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基于多源数据融合的翼型表面压强精细化重构方法
赵旋, 彭绪浩, 邓子辰, 张伟伟
2022, 36(3): 93-101. DOI: 10.11729/syltlx20210166
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基于超分辨率重构方法的湍流流场重构
江昊, 王伯福, 庄启亮, 卢志明
2022, 36(3): 102-109. DOI: 10.11729/syltlx20210185
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基于卷积神经网络的近壁流动高分辨率平均速度场预测方法
王少飞, 潘翀, 齐中阳
2022, 36(3): 110-117. DOI: 10.11729/syltlx20210142
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基于深度神经网络的流场时空重构方法
韩仁坤, 刘子扬, 钱炜祺, 王文正, 陈刚
2022, 36(3): 118-126. DOI: 10.11729/syltlx20210124
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