摘要
本发明公开了一种考虑试验模型阻塞度的风洞动力学建模方法,涉及航空航天空气动力试验研究领域,包括:S1、建立风洞NARX数学模型,以选定风洞数据库中的关键参数;S2、对关键参数进行标准化和标签化,以得到标签化后的风洞参数,从试验车次对应的试验模型数模中提取阻塞度数据F;S3、对阻塞度数据F进行标准化以构建自编码器神经网络用于提取阻塞度编码Code;S4、将风洞参数和Code进行拼接作为训练集,通过构建基于GRU的神经网络模型,得到如下的风洞动力学模型。本发明提供一种考虑试验模型阻塞度的风洞动力学建模方法,在建模过程中考虑试验模型的阻塞度,能适用于大多数低速风洞和高速风洞,能够较为准确地预测风洞试验流场的演变过程。
技术关键词
动力学建模方法
阀门系统
风洞流场
神经网络模型
参数
NARX模型
数学模型
编码器
风洞试验段
门控循环单元
交叉验证法
无监督学习
低速风洞
调压阀
数据
训练集
标签
检验方法
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对象
分类规则
非暂时性计算机可读介质
机器学习模型
计算机可执行指令
维修系统
智能巡检
除冰机器人
DS证据理论
指挥调度平台
预测模型构建方法
曲线
历史功率数据
集群
训练集