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题名基于数据同化的气动压力稀疏重构方法
被引量：1
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作者
黄俊
郭雨欣
冀晶晶
黄永安
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机构
华中科技大学机械科学与工程学院
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出处
《实验流体力学》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期9-17,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2020YFA0405700)
国家自然科学基金项目(52175510)
广东华中科技大学工业技术研究院、广东省制造装备数字化重点实验室项目(2020B1212060014)。
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文摘
风洞实验中获取模型高精度压力分布至关重要,但现有测量方法仍然存在一些缺陷。为获得风洞模型的全域压力分布,本文通过集合变换卡尔曼滤波(ETKF)对风洞实验的稀疏实测数据和数值计算数据进行同化,实现了基于模型物面有限测点的全空间流场高精度重构。分别使用二维翼型RAE 2822和NACA 0012进行实验验证,RAE 2822的压力稀疏重构结果比线性理论修正更加接近实测结果,此效果在激波位置体现得尤其明显,压力系数的预测误差降低了约3%,使用ETKF修正后的迎角及马赫数集合均值计算得到的机翼升力系数和力矩系数与实验值的误差均小于1%;NACA 0012实验面向风洞测量的全场感知应用,探讨了基于少量测点进行压力重构的可行性。实验结果表明:采用机翼物面6个测点重构的压力系数,相对误差可达2.42%,且同化效果与数据点位置密切相关。
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关键词
集合变换卡尔曼滤波
数据同化
压力稀疏重构
风洞测量
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Keywords
ensemble transform Kalman filter
data assimilation
sparse reconstruction of pressure
wind tunnel measurement
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分类号
V211.3
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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