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公开(公告)号：CN118551668B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411017743.X
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的高速飞行器特征泛化方法及装置，属于人工智能领域。方法包括：针对目标分类下的高速飞行器，获取相应气动特征参数的数据集；所述数据集中包括多个数据对，每一个数据对均包括气动特征参数及其对应的气动特性数据；将所述数据集中的气动特征参数作为输入，对应的气动特性数据作为输出，对构建好的神经网络进行训练，得到训练好的网络模型；利用所述网络模型对不同气动特征参数的敏感性进行分析，并将分析结果和所述网络模型作为对所述目标分类下高速飞行器进行的特征泛化结果。本发明能够为高速飞行器设计提供特征泛化的数据支撑。
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公开(公告)号：CN117952037A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410329904.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 发明属于高速飞行器技术领域，具体涉及一种基于深度学习的高速飞行器气动力工程估算修正方法。建立速飞行器的三维模型，绘制面网格和体网格；划分高速飞行器的不同部位的迎风面、背风面；基于面网格，通过工程估算方法，获得初步估算气动力系数；基于体网格，通过计算仿真CFD，获得最终估算气动力系数；通过三维符号距离场对高速飞行器进行统一描述，得到高速飞行器的外形描述矩阵；搭建神经网络模型，进行神经网络模型训练，获得修正后的气动力系数；高速飞行器气动力工程估算修正方法，通过建立神经网络模型，对高速飞行器气动力的工程估算结果进行修正，使工程估算结果更接近计算仿真结果，解决了工程估算公式选择困难的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118734455A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411171087.9
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于高超声速飞行器气动特性工程估算技术领域，公开了一种基于深度学习与工程估算方法的压力系数求解方法，包括建立高速飞行器三维模型；划分各高速飞行器三维模型不同部位的迎风面、背风面，采用工程估算方法估算高速飞行器三维模型的表面压力系数；基于高速飞行器三维模型的体网格，采用数值仿真软件计算高速飞行器三维模型的表面压力系数；获得高速飞行器三维模型的有符号距离场；搭建神经网络模型，进行迭代学习训练，得到与数值仿真结果相近的工程估算表面压力系数，获得表面压力系数修正预测模型；将需要预测的高速飞行器输入表面压力系数修正预测模型，得到表面压力分布。该方法提高了工程估算准度，具有工程实用价值。
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公开(公告)号：CN118551668A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411017743.X
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的高速飞行器特征泛化方法及装置，属于人工智能领域。方法包括：针对目标分类下的高速飞行器，获取相应气动特征参数的数据集；所述数据集中包括多个数据对，每一个数据对均包括气动特征参数及其对应的气动特性数据；将所述数据集中的气动特征参数作为输入，对应的气动特性数据作为输出，对构建好的神经网络进行训练，得到训练好的网络模型；利用所述网络模型对不同气动特征参数的敏感性进行分析，并将分析结果和所述网络模型作为对所述目标分类下高速飞行器进行的特征泛化结果。本发明能够为高速飞行器设计提供特征泛化的数据支撑。
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公开(公告)号：CN115320833A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211245991.0
申请日：2022-10-12
Applicant: 南京航空航天大学 , 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC: B64C23/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特斯拉阀的补气式等离子体射流激励器，属于飞行器主动流动控制领域，本发明装置包括入口特斯拉阀、引气管、出口特斯拉阀和等离子体射流激励器，所述等离子体射流激励器由阴电极、阳电极和激励器腔体组成，激励器腔体具有一个底部补气入口、一个顶部射流出口和两个位于腔体内部的电极插入孔，两电极对称布置于激励器腔体内部，通过外接高压脉冲电源控制。本发明使射流动能、高能射流持续时间，工作频率和响应速度大幅提升，且具有结构轻薄、长度可调节、无机械连杆运动部件、无流体供应系统和阀门等特点，可灵活布置于机翼、舵面等飞行器结构内部，改变飞行器局部升阻力，从而实现对飞行器的力矩控制。
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公开(公告)号：CN117952037B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410329904.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 发明属于高速飞行器技术领域，具体涉及一种基于深度学习的高速飞行器气动力工程估算修正方法。建立速飞行器的三维模型，绘制面网格和体网格；划分高速飞行器的不同部位的迎风面、背风面；基于面网格，通过工程估算方法，获得初步估算气动力系数；基于体网格，通过计算仿真CFD，获得最终估算气动力系数；通过三维符号距离场对高速飞行器进行统一描述，得到高速飞行器的外形描述矩阵；搭建神经网络模型，进行神经网络模型训练，获得修正后的气动力系数；高速飞行器气动力工程估算修正方法，通过建立神经网络模型，对高速飞行器气动力的工程估算结果进行修正，使工程估算结果更接近计算仿真结果，解决了工程估算公式选择困难的问题。
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公开(公告)号：CN115320833B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211245991.0
申请日：2022-10-12
Applicant: 南京航空航天大学 , 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
IPC: B64C23/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特斯拉阀的补气式等离子体射流激励器，属于飞行器主动流动控制领域，本发明装置包括入口特斯拉阀、引气管、出口特斯拉阀和等离子体射流激励器，所述等离子体射流激励器由阴电极、阳电极和激励器腔体组成，激励器腔体具有一个底部补气入口、一个顶部射流出口和两个位于腔体内部的电极插入孔，两电极对称布置于激励器腔体内部，通过外接高压脉冲电源控制。本发明使射流动能、高能射流持续时间，工作频率和响应速度大幅提升，且具有结构轻薄、长度可调节、无机械连杆运动部件、无流体供应系统和阀门等特点，可灵活布置于机翼、舵面等飞行器结构内部，改变飞行器局部升阻力，从而实现对飞行器的力矩控制。
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