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.
简介:纳米孔隙内气体流动的理论预测对气体微流控器件的设计和制造具有重要的理论指导作用,文章采用分子动力学方法研究了氮气、氧气和二氧化碳混合气体在平行壁纳米孔隙内的剪切流动特性和边界滑移特性.研究结果表明:随着加入二氧化碳比例的不断增加,混合气体滑移速度不断增大,并且当二氧化碳的比例低于20%时,混合气体流动速度沿孔隙宽度方向呈线性分布;而当比例达到40%后,其速度轮廓将呈现非线性趋势.当二氧化碳所占比例为20%时,随着孔隙宽度的增加,混合气体的整体边界滑移随之减小.探究了混合气体密度和气-固耦合强度对混合气体流动及边界滑移的影响机理.发现随着混合气体密度的减小,气流边界滑移增大;随着气-固界面耦合强度的增强,边界气体分子易被吸附而出现黏滑运动,气体分子在边界处的积聚现象增强,剪切应变率增大,边界滑移减小.
简介:在Leslie-Gower捕食模型中引入乘积型Allee效应,并分析模型的性质.首先,模型存在正向不变集,解是一致有界的.其次,讨论了平衡点存在和稳定的条件,并利用Liapunov函数方法得到正平衡点全局渐近稳定的充分条件.最后,根据Hopf分岔定理分析了分岔现象出现的条件和在这个过程中产生的极限环.
简介:实验研究复杂波形结构引起平面界面变形和反射激波冲击下的R-M不稳定性的问题.在竖直激波管中生成稳定的N2/SF6平面界面,激波在圆柱绕射后,冲击平面界面,由此研究复杂激波引起的界面变形.平面激波在圆柱绕射后的流场,演化成具有初始入射波、三波点、弯曲反射波、Mach波和Mach反射产生的滑移线等复杂结构.研究复杂结构激波对界面的作用,对认识界面扰动的生成具有较大帮助.绕柱激波冲击后,平面界面仅在两对滑移线内部发生变形.绕柱激波冲击界面后,两对滑移线将界面分成"内界面"和"外界面",界面变形形态同滑移线和界面相交位置相关.反射激波二次冲击下,界面扰动的增长与Jacobs-Sheeley涡量模型较吻合.
简介:目的:提出一种适用于全封闭冷却结构的电机热性能优化模型,设计一台600kW的高速列车用永磁牵引电机。创新点:1.通过耦合局部流体动力学模型的方法求解电机复杂冷却风道内的对流传热系数,并在全局热网络模型的框架内得到快速、准确的电机温升结果以用于结构优化;2.在冷却风道中引入栅格结构,采用热性能分析模型优化冷却结构,提升电机热性能;3.通过三维流体动力学模型计算电机局部温升最大值,并提山一种预测特定结构下电机铁损工作阈值的工程方法。方法:1.采用热网络法建立全局热网络模型(图3),并通过耦合局部流体动力学模型计算风道内的热网络参数(图4和6);2.应用田口设计法对电机风道结构进行优化,并研制样机进行验证(计算与试验结果见表5);3.假设铁损的谐波附加值与磁密值成正比,通过三维流体动力学模型计算给山端部绕组、永磁体温升值与铁损的预测曲线,并用样机试验进行验证。结论:1.采用全局热网络和局部流体动力学建模的方法可以快速、正确地计算复杂冷却结构下的电机温升分布,且优化后的冷却结构至少可以提升文中电机15%的热性能;2.本文提出的优化模型适用于全封闭风冷或者水冷等冷却结构相对独立且尚无经验公式可参考的电机热性能优化设计;3.铁损工作阈值的预测方法可以为电磁和控制系统设计提供参考。