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基于神经网络的表面热流辨识三维效应修正

作者:潘学浩; 陈伟芳; 彭玉酌; 杨华顺序函数法表面热流辨识三维效应神经网络修正粒子群优化

摘要:在已有顺序函数法对一维、二维表面热流辨识的研究基础上,考虑到三维辨识实时性的困难,提出神经网络和顺序函数法结合的方法。在顺序函数法一维辨识结果的基础上,利用人工神经网络对热传导三维效应进行修正,从而获得峰值热流实时准确的辨识结果。为了获得更优的神经网络模型,引入粒子群算法优化神经网络的初始权值和阈值。通过数值仿真的算例测试结果可以看出,本文提出的方法对于峰值热流的辨识结果准确度在4%以内,避免了三维辨识的时间复杂性,同时具有良好的抗噪性和稳定性。

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空气动力学学报

《空气动力学学报》(CN:51-1192/TK)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《空气动力学学报》主要刊载空气动力学领域具有创造性的理论、实验和应用研究论文和研究简报。本刊还不定期地组织空气动力学领域前沿课题如分离流、涡控制、非定常效应等方面的专集,并积极开展学术讨论。

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