基于CNN机翼气动系数预测

随着机器学习的快速发展和其突出的非线性映射能力，越来越多的学者将机器学习方法应用到流体力学领域。为克服传统数学拟合不能很好的解决系统非线性问题，以及现有文献中所提及的一些基于神经网络的气动参数预测方法，需要进行参数化处理而带来的不便，同时为实现多变量多输出气动参数快速预测的目的，基于卷积神经网络考虑机翼变迎角和浮沉建立了一种多变量多输出的机翼气动参数预测模型，实现了机翼气动参数的快速预测。结果表明：所建模型具有较高且稳定的预测精度，并且计算效率较计算流体力学(CFD)提高了40倍

地效翼的颤振特性研究

地面效应是指当机翼贴近地面飞行时，由于受到地面的干扰作用而引起升力增加和阻力降低的现象。研究地面效应对颤振的影响规律。建立基于计算流体力学/计算结构力学耦合的颤振计算方法，采用标模AGARD 445.6机翼对颤振计算方法进行验证。在此基础上，以贴近地面的三维机翼为研究对象开展颤振分析，研究指出地面效应增强了非定常气动力的幅值，而且离地越近这种效果就越明显，从而导致颤振速度随着离地高度的降低而减小。然后重点讨论了攻角对地效翼颤振的影响，与不考虑地效的经典线性颤振理论不同，指出地效翼的颤振速度与攻角有关，在地效区域内，增加机翼的攻角会使发生颤振时的静变形变大，导致机翼抬起和离地高度增加，地效减弱，使得颤振速度随攻角的增大而提高

基于PINN神经网络的圆柱绕流部分流场的构建

二维圆柱绕流作为基本的物理模型,很多方法用其验证。目前的研究手段大多是实验和数值计算。本文引入了一种基于物理信息的神经网络模型(PINN)建模的方法,首先介绍了其网络构架的基本原理,对雷诺数100的二维圆柱绕流非定常流场进行CFD数值模拟,得到训练数据。通过网络训练部分流场数据得到的速度压力分布云图与商业软件Fluent得到的速度压力分布云图对比,结果表明PINN模型可以为圆柱绕流问题提供有效的建模方法,为接下来的复杂模型提供一定的基础