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摘要
为了提升现有水下扑翼式机器人的推进性能，采用田口实验、神经网络和计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)相结合的方法，系统研究展弦比、升沉幅值、俯仰幅值和扑动频率变化对三维NACA 0012扑翼推进性能的影响。首先用田口实验确定CFD仿真的参数组合，接着进行CFD仿真并为神经网络优化提供数据集，然后训练神经网络并用训练好的神经网络对CFD结果进行预测和验证，最后分析优化后的参数组合获得最优推进性能的机理。研究结果表明：展弦比、升沉幅值、俯仰幅值和扑动频率变化能显著影响扑翼的推进性能，其中扑动频率对扑翼的推进性能影响最大，展弦比对扑翼的推进性能影响最小，神经网络优化后的扑翼最大推进效率可达55.43%。进一步对不同参数组合扑翼周围流场结构分析发现，最优参数组合扑翼表面可以形成稳定的涡流且涡流在扑动过程中可以长时间附着在扑翼表面，这是最优参数组合扑翼具有更好推进性能的内在原因。
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