| 基于机器学习的通气超空泡形态控制方法 | |
王志英; 杨子轩; 王展 ; 李秉林
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| 2022-04-15 | |
| 专利权人 | 中国科学院力学研究所 |
| 摘要 | 本发明提供一种基于机器学习的通气超空泡形态控制方法，包括，在安装有空化器的航行体的表面分布设置压力传感器；将已知空泡形态分为超空泡型和非超空泡类型两类；使用全连接神经网络模型作为空泡形态识别器的训练模型，以压力测点数据作为模型输入，得到机器学习模型，然后将其封装为识别器；当识别器判断当前空泡形态为超空泡形时，自动关闭空化器的通气阀，当判断当前空泡形态为非超空泡形时，自动打开空化器的通气阀，从而使航行体自动保持在超空泡形。该发明既可以通过对通气空泡的实时监控来对其形态进行调控，又可以避免通气量不足或过大所带来的空泡脱落和振荡现象。且本发明还可以提高经济实用性，对航行体的载气量进行合理有效的利用。 |
| 申请日期 | 2020-11-02 |
| 授权日期 | 2022-04-15 |
| 专利号 | ZL202011202757.0 |
| 语种 | 中文 |
| 授权国家 | 中国 |
| 代理机构 | 北京和信华成知识产权代理事务所 |
| 文献类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/90062 |
| 专题 | 流固耦合系统力学重点实验室 非线性力学国家重点实验室 |
| 作者单位 | 中国科学院力学研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王志英,杨子轩,王展,等. 基于机器学习的通气超空泡形态控制方法. ZL202011202757.0[P]. 2022-04-15. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 20220415_0C_CN_0 (2)（541KB） | 专利 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | ||
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