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摘要
为优化燃气导流器表面热环境,对某型车载单面导流器的热环境影响因素进行数值计算分析,确定了导流器高度、导流器折转半径和导流器背板与发射架距离为重要结构参数,它们与导流器表面温度之间存在复杂非线性关系。基于BP神经网络和RBF径向基神经网络建立相应代理模型进行对比,选择了决定系数更高、稳定性更好的RBF径向基神经网络代理模型进行导流器型面优化,并对优化结果进行了流场计算分析,结果表明,在满足导流器机动性要求的前提下,优化后的导流器表面最大温度降低了约400 K,热环境得到了明显改善,且导流效果更佳。优化误差在1%之内,验证了优化的有效性和准确性,为今后燃气导流器型面的设计及优化提供了参考。
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