改进深度学习算法的对称翼型流场再现

	改进深度学习算法的对称翼型流场再现
	杨从新 ; 凌祖光 ; 王岩 ; 钱晨 ; 赵斌 ; 周楠楠
刊名	西安交通大学学报
	2020-11-11
期号	2021-03
关键词	神经网络深度学习流场预测多任务回归
英文摘要	为克服计算流体力学（Computational Fluid Dynamics， CFD）方法计算成本高及无法重复利用计算结果的缺陷，基于深度学习方法，利用132组二维流场数据建立NACA0018翼型α=2°～8°、Re=0.1-1.6×106下压力场、速度场的神经网络定常预测模型。以此为基础，将低速不可压缩流动能量守恒方程作为约束条件，考虑到翼型升阻力与表面压力的相关性及流场静压与动压的关系，提出一种能间接约束翼型压力场与速度场之间关系的激活函数。结果表明，传统激活函数与改进激活函数下的神经网络在压力场预测平均误差均在2.77%左右，但传统神经网络在速度场预测中平均误差达到11%，最大达到26.993%，而改进激活函数平均误差只有2.77%。与传统的激活函数相比，改进的激活函数的神经网络因存在内部间接约束，故在翼型速度场的预测中更准确，流场过渡更均匀，并且神经网络方法可以通过保存模型以达到重复利用数值模拟结果目的，相比传统CFD方法数小时的计算，训练完成的神经网络只需要数秒即可得到计算结果，大大减少计算时间。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/132818]
专题	能源与动力工程学院
作者单位	1.兰州理工大学能源与动力工程学院 2.中国核动力研究设计院
推荐引用方式 GB/T 7714	杨从新,凌祖光,王岩,等. 改进深度学习算法的对称翼型流场再现[J]. 西安交通大学学报,2020(2021-03).
APA	杨从新,凌祖光,王岩,钱晨,赵斌,&周楠楠.(2020).改进深度学习算法的对称翼型流场再现.西安交通大学学报(2021-03).
MLA	杨从新,et al."改进深度学习算法的对称翼型流场再现".西安交通大学学报 .2021-03(2020).