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题名基于嵌入式神经网络数据预测的多体分离安全评估平台
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作者
吴岸平
林敬周
王岩
邹东阳
解福田
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机构
中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
飞行器流体物理全国重点实验室
南京航空航天大学航空学院
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出处
《空气动力学学报》
北大核心
2025年第3期42-50,I0001,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2020YFA0405700)。
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文摘
针对高速飞行器头罩分离等高动态多体分离问题,开展气动特性智能预测与分离轨迹仿真模拟研究,为分离系统设计、分离窗口选择、分离方案优化与评估提供技术支撑。选取典型状态点进行数值模拟计算和网格测力风洞试验,建立气动数据库。采用融合高、低保真度数据的嵌入式神经网络进行学习训练,并结合遗传算法对神经网络结构进行优化,得到的气动力系数预测结果相较网格测力试验结果误差小于5%。在此基础上,采用四阶龙格-库塔法求解飞行器六自由度运动方程,建立了基于神经网络训练结果的分离轨迹仿真模拟方法。通过在不同初始分离条件下开展蒙特卡罗分析和灵敏度分析,评估了影响分离安全的主要因素。研究结果表明,与风洞CTS模拟轨迹结果相比,平台分离轨迹预测可靠,成本代价较低,可快速提升轨迹模拟能力,为分离方案设计提供有力支撑。
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关键词
多体分离
轨迹预测
安全评估平台
嵌入式神经网络
遗传算法
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Keywords
multi-body separation
trajectory prediction
safety evaluation platform
embedded neural network
genetic algorithm
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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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