简介:主要研究导弹高超声速飞行时弹头流场对自身红外导引头的辐射照度影响问题.建立导弹弹头及气动流场模型,划分计算流场网格、红外导引头镜面网格和辐射场计算网格.从辐射照度和亮度的理论公式开始,推导出适用于辐射网格的气体辐射积分式,并将流场网格数值插值到辐射场网格,求出各节点辐射值得到由导弹飞行状态确定的导弹头部流场气体辐射,积分到红外导引头的光学系统镜面处,求出对其红外导引头的光学系统镜面处的辐射照度.得出流场气体对导引头主镜面的辐射照度值的分布规律:主镜面中心最大,围绕主镜面中心成环形分布,沿着半径方向逐渐减小,随着Math数增大影响增加.
简介:开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.