[发明专利]一种基于深度学习的激波风洞测力信号频域分析方法有效
| 申请号： | 202111192663.4 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113970420B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 汪运鹏;聂少军;姜宗林 | 申请（专利权）人： | 中国科学院力学研究所 |
| 主分类号： | G01M9/06 | 分类号： | G01M9/06 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 焦海峰 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的激波风洞测力信号频域分析方法，搭建激波风洞气动力测量系统，基于SVDC技术在时域内采集多个天平样本信号；采用小波变换将天平样本信号分解得到子信号，对子信号进行时频转换以得到有效特征信号；对时域内的有效特征信号进行快速傅里叶变换，得到转换至频谱图的频域信号，并对频域信号进行无量纲化处理；训练卷积神经网络模型，并应用卷积神经网络模型分别对频域信号进行智能建模，得到经过卷积循环后的有效输出信号；对所述有效输出信号进行量纲化处理以及快速傅里叶逆变换，得到时域内且完成过滤处理的气动力信号；本发明过滤惯性振动信号并获得真实气动力信号，提高脉冲风洞测力结果的可靠性和精度指标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 激波 风洞 测力 信号 分析 方法 | ||
【主权项】：
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