[发明专利]一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法

说明书

本发明公开了一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，属于空气动力学技术领域，突破传统SSLC测量技术对相机观测方向的数量与分布的限制，能够结合实际风洞实验场景灵活布置相机观测方向，推动该测量技术的发展和应用。本发明首先测量法向光照射下的SSLC涂层在不同摩擦力作用下在不同方向的颜色变化特性，建立全面的SSLC涂层颜色变化特性数据库；然后通过引入机器学习算法学习SSLC涂层的颜色变化特性，建立SSLC涂层在不同方向显示的颜色与摩擦力矢量之间的映射关系；最后应用机器学习算法建立的映射关系对待测摩擦力场的实验图片进行处理，测量摩擦力矢量场。

技术领域

本发明属于空气动力学技术领域，尤其涉及一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法。

背景技术

流体与固体壁面之间的摩擦力是流体动力学领域的一个重要参数，许多重要信息可以通过测量壁面摩擦力的矢量场而获取。准确测量摩擦力矢量场对于边界层理论研究、边界层转捩及其控制、漩涡结构分析和流动控制效果评估、CFD软件验证、飞行器减阻设计等有着重要意义。剪切敏感液晶(shear-sensitive liquid crystal,SSLC)涂层测量技术是由美国NASA的Reda等提出的一种应用SSLC涂层测量壁面摩擦力场的方法(AIAAJournal,1997,35(4):608-614)，这种方法将SSLC喷涂到待测表面上；当受到摩擦力时，SSLC涂层在不同方向显示不同的颜色；通过对SSLC涂层在若干特定方向显示的颜色进行处理，可以解算出待测表面的摩擦力矢量场。尽管如此，目前的SSLC测量技术都是基于高斯曲线拟合法或其拓展形式，对光线照射方向和相机观测方向有着严格要求(比如，Reda提出的多视角测量方法要求采用法向光照射，采用5～7个观测方向，各个观测方向的俯视角完全相同，周向角围绕流动方向近似均匀分布)。在实际风洞实验中由于风洞壁面的遮挡，难以同时满足照射方向和观测方向的要求，制约了其发展和应用。因此，该测量技术的实用性较低，自提出以来仅仅在特定实验条件下得到了验证，一直没有成为风洞试验或者其它流动测量的常规技术。

发明内容

本发明提供了一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，突破传统SSLC测量技术对相机观测方向的数量与分布的限制，能够结合实际风洞实验场景灵活布置相机观测方向，推动该测量技术的发展和应用。

为实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，包括以下步骤：

步骤1：建立SSLC涂层的颜色变化特性数据库，即建立SSLC涂层的颜色color随摩擦力大小τ、摩擦力方向φ_τ、相机周向观测角φ、相机俯视角α的变化特性，将其记为color(τ,φ_τ,φ,α)；

步骤2：应用深度学习算法学习SSLC涂层颜色的变化特性，建立SSLC涂层颜色的变化特性与摩擦力矢量之间的映射关系；

步骤3，应用步骤2建立的SSLC涂层颜色的变化特性与摩擦力矢量之间的神经网络映射关系，对SSLC涂层颜色图片进行处理，测量摩擦力矢量场。

以上所述步骤中，步骤1具体包括以下步骤：

(a)建立采用法向光照射SSLC涂层颜色校准实验装置(包括产生流场的装置)，选取实验平台表面流场中心线上的某个点作为标定点(由于对称性可知，流场中心线上的摩擦力方向沿对中心线方向)；

(b)采用传统单点测量技术测量流场中心线上所述标定点处的摩擦力大小；

(c)测量SSLC涂层在步骤b测量的摩擦力作用下的颜色color随相机俯视角α和周向观测角φ的变化特性，记为color(φ,α)；

(d)判断SSLC涂层的颜色变化是否饱和，若已经达到饱和，则转到步骤(e)；否则通过增加射流速度的方式增加摩擦力大小，返回步骤(b)；