基于LSTM的超临界机翼抖振边界预测方法OA北大核心CSTPCD
Buffeting boundary prediction method of supercritical wing using LSTM
超临界机翼的抖振对运输机的安全性和稳定性有着极大的影响,如何高效准确地确定抖振边界一直是备受关注的研究热点.针对CHN-T1 型运输机标模,构建了一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的超临界机翼抖振边界预测框架.根据CHN-T1 标模的计算数据,设计了基于LSTM的气动力系数预测模型和抖振起始迎角判定模型,用于准确预测给定马赫数下气动力系数的变化趋势,并且实现了抖振起始迎角的快速判定;通过整合抖振起…查看全部>>
The buffeting of supercritical airfoils significantly impacts the safety and stability of transport aircraft.Efficient and accurate determination of buffeting boundaries has been a focal point of research.In this study,a prediction framework for buffeting boundaries of supercritical airfoils was developed using Long Short-Term Memory(LSTM)neural networks,focusing on the CHN-T1 transport aircraft model.Utilizing computational data from the CHN-T1 model,LSTM-b…查看全部>>
王紫浩;李滚;刘大伟;陈德华;张书俊
电子科技大学航空航天学院,成都 611731电子科技大学航空航天学院,成都 611731中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所,绵阳 621000电子科技大学航空航天学院,成都 611731||中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所,绵阳 621000电子科技大学航空航天学院,成都 611731
超临界机翼抖振边界气动力系数预测长短时记忆
supercritical wingsbuffeting boundaryaerodynamic coefficient predictionLSTM
《空气动力学学报》 2024 (6)
56-65,10
旋翼空气动力学重点实验室研究开放课题(2104RAL202102-1)
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