| 卷积神经网络在风洞天平静态校准中的应用分析 | |
汪运鹏 ; 聂少军; 王粤; 姜宗林
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| 发表期刊 | 空气动力学学报
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| 2022-07-28 | |
| 卷号 | 40期号:暂无页码:1-8 |
| ISSN | 0258-1825 |
| 摘要 | 风洞天平是气动力试验中最重要的测量装置，用于测量作用在模型上的空气动力载荷（力与力矩）的大小、方向和作用点，而测量结果的精准度则与天平的静态校准性能直接相关。天平的静态校准就是通过校测设备建立天平测量信号与所受气动载荷的映射关系。为了减小由于受载变形产生的误差，进一步提升应变天平静态校准的性能，本文探索深度学习技术在风洞天平静态校准中的应用技术，利用中国科学院力学研究所风洞天平校准系统AiBCS，对六分量应变天平开展基于卷积神经网络的静态校准研究，采用深度学习训练模型代替传统风洞天平校准公式并获取更高性能指标。同时，对人工智能建模方法在天平静态校准中的适用条件、有效性及可靠性等方面进行了讨论和评估分析。数据结果显示：相较于传统的基于最小二乘多项式拟合方法，卷积神经网络天平校准方法有效降低了天平各个分量间的载荷干扰，其精准度得到了较大幅度提升。 |
| 关键词 | 气动力测量 风洞应变天平 静态校准 深度学习 卷积神经网络 |
| 收录类别 | CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 项目资助者 | 国家自然科学基金（11672357,11727901） |
| 力学所作者排名 | 1 |
| RpAuthor | 汪运鹏 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/90121 |
| 专题 | 高温气体动力学国家重点实验室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院力学研究所高温气体动力学国家重点实验室 2.中国科学院大学工程科学学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 汪运鹏,聂少军,王粤,等. 卷积神经网络在风洞天平静态校准中的应用分析[J]. 空气动力学学报,2022,40,暂无,:1-8. |
| APA | 汪运鹏,聂少军,王粤,&姜宗林.(2022).卷积神经网络在风洞天平静态校准中的应用分析.空气动力学学报,40(暂无),1-8. |
| MLA | 汪运鹏,et al."卷积神经网络在风洞天平静态校准中的应用分析".空气动力学学报 40.暂无(2022):1-8. |
| 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 | ||
| Jp2022F096.pdf（1217KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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