摘要：计算流体动力学与刚体动力学(Computational Fluid Dynamics and Rigid Body Dynamics,CFD/RBD)耦合仿真是旋转弹飞行性能评估的常用方法之一,但由于需要进行大量CFD计算,该方法效率较低。建立一个高效、精确且泛化能力强的气动力模型并以之替代耦合仿真中的CFD模块,可以大幅度提升仿真效率。针对前述旋转弹气动力建模问题,提出一种结合系统辨识和迁移学习的建模方法。给定旋转弹运动初始条件并采用CFD/RBD耦合仿真获得样本,采用自回归滑动平均方法建立原始气动力模型,同时采用长短时记忆网络建立状态预测模型。当初始条件变化不大时,原始气动力模型仍然适用;当初始条件发生较大改变时,利用迁移学习将状态预测模型迁移到该初始条件下,并预测相应初始条件下的状态参数,基于预测得到的状态参数,采用自回归滑动平均方法建立气动力模型。算例结果表明:所提方法适用于初始转速和俯仰角变化较大时对旋转弹气动力的精确建模;与直接以CFD/RBD耦合仿真结果为样本、采用自回归滑动平均方法建模相比,在精度相同时建模时间缩短了一半。

摘要：传统气动优化设计需要大量CFD分析,而代理优化(SBO)方法能够有效降低CFD分析次数,但该方法并没有改变单次CFD分析时间。提出一种基于本征正交分解—反向传播神经网络(POD-BPNN)模型的热启动策略,并应用于气动代理优化。使用POD-BPNN模型对SBO中的初始样本建立从几何设计变量到流场数据的预测模型;在SBO迭代过程中,使用该模型预测新样本的流场,并将其作为CFD分析的初场,进行热启动计算,获得新样本的数据;添加新样本数据到POD-BPNN建模样本并更新模型,直到优化结束,通过案例对该策略进行对比验证。结果表明:在跨声速翼型减阻优化设计中,基于POD-BPNN的热启动策略使得单次CFD计算时间降低68%,SBO的效率整体提升37%。

摘要：针对在现场对测井仪检维修时,为避免操作风险,不允许用实物中子发生器检测氧活化水流测井仪的问题,研究设计了中子发生器模拟仿真系统,用以模拟氧活化水流测井仪中子发生器的功能,从而使地面检修人员可在任一地点完整检测待检仪器,解决当前氧活化水流测井仪检维修中存在的突出问题,降低安全风险,提高检维修效率。