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神经网络在风洞流场马赫数辨识中的应用研究

赵书军 施洪昌 冷崇珍 吕秋荣

赵书军, 施洪昌, 冷崇珍, 等. 神经网络在风洞流场马赫数辨识中的应用研究[J]. 实验流体力学, 2004, 18(3): 87-91. doi: 10.3969/j.issn.1672-9897.2004.03.019
引用本文: 赵书军, 施洪昌, 冷崇珍, 等. 神经网络在风洞流场马赫数辨识中的应用研究[J]. 实验流体力学, 2004, 18(3): 87-91. doi: 10.3969/j.issn.1672-9897.2004.03.019
, , , et alResearch of application of neural network in Mach number identification of wind tunnel flow field[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2004, 18(3): 87-91. doi: 10.3969/j.issn.1672-9897.2004.03.019
Citation: , , , et alResearch of application of neural network in Mach number identification of wind tunnel flow field[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2004, 18(3): 87-91. doi: 10.3969/j.issn.1672-9897.2004.03.019

神经网络在风洞流场马赫数辨识中的应用研究

doi: 10.3969/j.issn.1672-9897.2004.03.019
详细信息
  • 中图分类号: 51-1499/V

Research of application of neural network in Mach number identification of wind tunnel flow field

  • 摘要: 风洞流场的多维性、复杂性以及马赫数的不可直接测量、马赫数控制一直是风洞控制的难点和重点.笔者在研究FL26Y风洞流场特性的基础上,应用神经网络技术,研究马赫数在线辨识问题,为高精度风洞流场马赫数控制提供技术支持.首先介绍神经网络马赫数辨识原理,然后介绍神经网络拓扑结构的设计,并构造神经网络的马赫数辨识模型(NNI).最后通过软件实现及仿真研究动态数据优化、软件滤波以及动量系数对网络学习性能的影响,进一步验证神经网络辨识器在实时性、自适应性、以及辨识精度等方面的优越性.
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出版历程
  • 刊出日期:  2004-03-01

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    2021年8月13日