【摘 要】
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针对沟槽外形减阻问题,采用基于神经网络的方法对沟槽壁面形状进行外形优化.模型采用槽道流动模型,控制方程为黏性不可压缩Navier-Stokes(NS)方程,流动求解采用直接数值模拟(DNS)方法,对于对流项的离散采用紧致4阶中心格式,对黏性项的离散采用4阶中心格式,时间推进采用3阶Runge-Kutta格式.在神经网络优化过程中,约束方程为不可压NS方程,采用基于在线学习的自适应控制器,使用基于抑制展向切应力的控制律,控制量的产生由壁面变形提供.优化结果表明,壁面最大减阻效果可达17.41％.对于优化后的
【机 构】
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西北工业大学航天学院,西安710072;西北工业大学航空学院,西安710072;中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所,四川绵阳621000
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针对沟槽外形减阻问题,采用基于神经网络的方法对沟槽壁面形状进行外形优化.模型采用槽道流动模型,控制方程为黏性不可压缩Navier-Stokes(NS)方程,流动求解采用直接数值模拟(DNS)方法,对于对流项的离散采用紧致4阶中心格式,对黏性项的离散采用4阶中心格式,时间推进采用3阶Runge-Kutta格式.在神经网络优化过程中,约束方程为不可压NS方程,采用基于在线学习的自适应控制器,使用基于抑制展向切应力的控制律,控制量的产生由壁面变形提供.优化结果表明,壁面最大减阻效果可达17.41％.对于优化后的壁面,湍流强度降低了 19.68％,同时壁面的涡量与雷诺切应力亦有所降低.由于湍流流动非定常,因此优化得到的壁面形状亦是时变的,但变化的过程中整体上仍呈现流向沟槽的形状.
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