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卷积神经网络在流场结构检测中的应用研究
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作者 苏伟 秦绪国 +2 位作者 王薇 李强 刘文伶 《导弹与航天运载技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2023年第4期137-141,共5页
针对飞行器气动设计流场结构分析需求,提出了一种基于卷积神经网络的流场结构自动检测的方法。该方法充分利用神经网络对非线性系统隐藏特征的提取能力,通过学习高维度流场结构特征建立的网络可从CFD流场仿真结果中自主检测气动设计关... 针对飞行器气动设计流场结构分析需求,提出了一种基于卷积神经网络的流场结构自动检测的方法。该方法充分利用神经网络对非线性系统隐藏特征的提取能力,通过学习高维度流场结构特征建立的网络可从CFD流场仿真结果中自主检测气动设计关心的流场结构。该方法采用监督学习和交叉验证方法对网络进行训练和验证,同时采用金字塔结构方法对待检测流场进行预处理,解决了结构检测尺度不匹配的问题并提高了检测正确率。以二维涡检测为例对方法进行了验证,最终识别了大部分区域的涡结构,结果表明该方法是有效的。该方法可进一步应用于三维分离涡、激波边界层干扰等复杂流场结构检测。 展开更多
关键词 气动设计 卷积神经网络 结构特征提取 流场结构检测 金字塔结构方法
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