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卷积神经网络在流场结构检测中的应用研究
1
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。
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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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职称材料
题名
卷积神经网络在流场结构检测中的应用研究
1
作者
苏伟
秦绪国
王薇
李强
刘文伶
机构
北京航天长征飞行器研究所
火箭军装备部驻北京地区第一军代表室
出处
《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
文摘
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。
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
Keywords
aerodynamic design
convolutional neural networks
structural feature extraction
flow field structure identification
pyramid structure method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V211 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卷积神经网络在流场结构检测中的应用研究
苏伟
秦绪国
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
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