三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法及装置，其中方法包括，获取喷管几何外形参数，运用自编码器对几何外形参数进行特征提取，得到几何特征参数；通过几何特征参数重构喷管几何外形参数，将喷管流动状态参数以及流动控制参数作为设计变量，通过CFD模拟仿真，得到喷管的流场训练数据集；搭建多层感知器神经网络，通过训练数据集对多层感知器神经网络进行训练，将流动控制方程引入到所述训练的损失函数中，得到流场预测模型；通过流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到指定喷管的流场信息。本发明专利技术实现了三维流场分布的高精度快速预测，并完成了喷管的敏感性参数分析。管的敏感性参数分析。管的敏感性参数分析。

【技术实现步骤摘要】
三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法及装置


[0001]本专利技术属于飞行器动力机械、人工智能应用


技术介绍

[0002]当前面向喷管的流场计算主要采用有特征线法(Method of Characteristic，MOC)、 CFD及流场计算的各种现有代理模型方法。特征线法计算量小、求解速度快但精度较低，主要用于设计初期计算。CFD方法计算量大、求解精度高但速度较慢，因此以CFD为基础的高精度气动计算方法因耗时较长。代理模型方法通常具有较高的计算效率，但求解目标多为流场对应的力系数等特征量，且求解精度则视具体方法而定。以CFD求解结果为基础的流场预测代理模型理论上可实现与CFD计算同样的功能且具有同量级的求解精度，但现有方法均存在各自的缺陷。张彬乾等人运用径向基神经网络构造针对二维翼型绕流问题的 CFD代理模型，直接关联翼型几何参数与相应气动特性参数，求解速度快且精度较高，但其搭建的代理模型中神经网络层数较浅，计算能力受限，无法获取全流域的流动参数，如速度、压力分布等，因而不能取代CFD方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0004]为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法，用于实现三维流场分布的高精度快速预测，并完成喷管的敏感性参数分析。
[0005]本专利技术的第二个目的在于提出一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析装置。
[0006]本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。
[0007]本专利技术的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
[0008]为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法，包括：获取喷管几何外形参数，运用自编码器神经网络对几何外形参数进行特征提取，得到几何特征参数；通过几何特征参数重构喷管几何外形参数，将喷管流动状态参数以及流动控制参数作为设计变量，通过CFD模拟仿真，得到喷管的流场训练数据集；搭建多层感知器神经网络，通过训练数据集对多层感知器神经网络进行训练，并将流动控制方程引入到所述训练的损失函数中，得到流场预测模型；通过流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到指定喷管的流场信息。
[0009]本专利技术实施例提出的三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法，充分结合自编码器与嵌入物理约束的多层感知器技术，搭建面向喷管的三维流场快速预测深度神经网络；通过参数化建模，实现喷管几何数据集构建；通过编写网格划分软件与计算流体力学求解器相应脚本文件，实现大规模、批处理模拟仿真，构建神经网络训练所需流场数据集；通过在一定范围内变动喷管几何参数、流动控制参数，并给定流动状态参数，调用已训练好的
流场快速预测深度神经网络，实时获取相应流场速度、压力等参数分布，并后处理得到各个工况下喷管升力、推力、推力偏置等特征物理量，进而利用统计方法得到喷管的敏感性参数；通过计算流场压力梯度，直观的观测流场波系分布，分析敏感性参数作用机理。本专利技术提供的求解思路应用范围广泛，极大的提高了喷管三维流场计算效率；保证了流场预测精度与CFD仿真同量级；降低了敏感性分析所需耗时。
[0010]另外，根据本专利技术上述实施例的三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法还可以具有以下附加的技术特征：
[0011]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，运用自编码器神经网络对所述几何外形参数进行特征提取，得到几何特征参数，还包括：
[0012]在几何外形参数中添加随机噪声。
[0013]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，在通过CFD模拟仿真之前，还包括：
[0014]设定网格划分和边界条件。
[0015]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，在通过流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到流场信息之后，还包括：
[0016]通过三维流场信息获取所述指定喷管的气动特性参数，包括升力、推力、核心区体积和推力偏置程度。
[0017]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，还包括：
[0018]通过变化指定喷管的几何特征参数，利用流场预测模型求解不同流动状态参数以及流动控制参数下的喷管气动特性，以筛选出敏感性参数。
[0019]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，通过流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到指定喷管的三维流场信息，还包括：
[0020]通过三维流场信息获取流场压力梯度，通过波系分布，分析敏感性参数作用机理。
[0021]为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析装置，包括：提取模块，用于获取喷管几何外形参数，运用自编码器神经网络对几何外形参数进行特征提取，得到几何特征参数；构造模块，用于通过几何特征参数重构喷管几何外形参数，将喷管流动状态参数以及流动控制参数作为设计变量，通过CFD模拟仿真，得到喷管的流场训练数据集；训练模块，用于搭建多层感知器神经网络，通过训练数据集对多层感知器神经网络进行训练，并将流动控制方程引入到所述训练的损失函数中，得到流场预测模型；预测模块，用于通过流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到指定喷管的流场信息。
[0022]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，还包括分析模块，用于：
[0023]通过三维流场信息获取所述指定喷管的气动特性参数，包括升力、推力、核心区体积和推力偏置程度；
[0024]通过变化指定喷管的几何特征参数，利用流场预测模型求解不同流动状态参数以及流动控制参数下的喷管气动特性，以筛选出敏感性参数；
[0025]通过三维流场信息获取流场压力梯度，通过波系分布，分析敏感性参数作用机理。
[0026]为达上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，其特征在于，包括
存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法。
[0027]为达上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法。
附图说明
[0028]本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0029]图1为本专利技术实施例所提供的一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法的流程示意图。
[0030]图2为本专利技术实施例所提供的一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析装置的流程示意图。
[0031]图3为本专利技术实施例所提供的三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析流程图。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维喷管流场快速预测与敏感性参数分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取喷管几何外形参数，运用自编码器神经网络对所述几何外形参数进行特征提取，得到几何特征参数；通过所述几何特征参数重构所述喷管几何外形参数，将所述喷管流动状态参数以及流动控制参数作为设计变量，通过CFD模拟仿真，得到所述喷管的流场训练数据集；搭建多层感知器神经网络，通过所述训练数据集对所述多层感知器神经网络进行训练，并将流动控制方程引入到所述训练的损失函数中，得到流场预测模型；通过所述流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到指定喷管的流场信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运用自编码器神经网络对所述几何外形参数进行特征提取，得到几何特征参数，还包括：在所述几何外形参数中添加随机噪声。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过CFD模拟仿真之前，还包括：设定网格划分和边界条件。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到流场信息之后，还包括：通过所述三维流场信息获取所述指定喷管的气动特性参数，包括升力、推力、核心区体积和推力偏置程度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：通过变化所述指定喷管的几何特征参数，利用所述流场预测模型求解不同流动状态参数以及流动控制参数下的喷管气动特性，以筛选出敏感性参数。6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述通过所述流场预测模型实现对指定喷管几何特征参数、流动状态参数以及流动控制参数的三维流场快速预测，得到所述指定喷管的三维流场信息，还包括：通过所述三维流场信息获取流场压力梯...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘卓燃，吴锋，王娟娟，谢之峰，杨桥，徐倩楠，
申请(专利权)人：中国航发四川燃气涡轮研究院，
类型：发明
国别省市：