【摘 要】
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为克服计算流体力学(CFD)方法计算成本高及无法重复利用计算结果的缺陷,基于深度学习方法,利用132组二维流场数据建立NACA0018翼型α=2°~8°、Re=0.1×106~1.6&
【机 构】
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兰州理工大学能源与动力工程学院,中国核动力研究设计院
【基金项目】
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甘肃省风力机研发专项基金资助项目（071904）
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为克服计算流体力学(CFD)方法计算成本高及无法重复利用计算结果的缺陷,基于深度学习方法,利用132组二维流场数据建立NACA0018翼型α=2°~8°、Re=0.1×106~1.6×106下压力场、速度场的神经网络定常预测模型。以此为基础,将低速不可压缩流动能量守恒方程作为约束条件,考虑到翼型升阻力与表面压力的相关性及流场静压与动压的关系,提出一种能间接约束翼型压力场与速度场之间关系的激活函数。结果表明,传统激活函数与改进激活函数下的神经网络在压力场预测平均误差均
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