[发明专利]基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流预测方法在审
| 申请号： | 202210936815.5 | 申请日： | 2022-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN115422651A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 张斌;刘洪;王友进;丁东明 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/25;G06F30/27;G06F30/28;G06F30/23;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络的高超声速稀薄流下圆柱壁面热流预测方法，在离线阶段通过直接模拟蒙特卡洛算法经过热流无关性验证获得参数设置标准后，使用该标准下的归一化的DSMC模拟样本训练神经网络，在在线阶段针对高超声速氩气流下的圆柱绕流问题，对已知宽范围内的来流努森数、温度比以及马赫数的值，根据神经网络内已有的连接关系及相应的训练参数得到圆柱壁面的多点热流系数值。本发明实现在宽范围稀薄流条件下能够快速且准确的预测高超声速氩气流下的圆柱壁面热流系数，测试集的21个结果表明驻点热流误差在1.5％以内，壁面热流最大误差不超过4.8％，而计算速度近似于理论公式的计算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 高超 声速 稀薄 流下 圆柱 热流 预测 方法 | ||
【主权项】：
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