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摘要
为提高三维超声速边界层转捩预测的计算效率,使用神经网络模型替代线性稳定性分析的过程,发展了一种适用于三维可压缩边界层转捩高效预测的神经网络模型方法.通过对线性稳定性分析方法及超声速后掠翼流场特征的研究,提出适用于超声速后掠翼流动转捩预测的神经网络模型特征参数,使用系列超声速后掠钝板模型作为样本集,建立了eN-神经网络模型.以三维超声速大后掠等直机翼标准模型作为测试集,分析各输入参数的敏感性,并对比eN-神经网络模型与传统稳定性分析方法的计算结果及效率,验证了本方法的准确性与高效性.
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单位北京航空航天大学; 中国航空工业空气动力研究院
