引射式跨聲速風(fēng)洞關(guān)鍵參數(shù)的建模.pdf

1、風(fēng)洞是飛行器設(shè)計初期進(jìn)行空氣動力學(xué)實驗的設(shè)備。在進(jìn)行高速空氣動力試驗時，風(fēng)洞系統(tǒng)的馬赫數(shù)、總壓、靜壓等關(guān)鍵參數(shù)的穩(wěn)定性和控制精度對實驗效果起著決定性的作用。高精度的風(fēng)洞模型對于風(fēng)洞系統(tǒng)中流場的控制具有十分重要的意義。
　　本文在對引射式跨聲速風(fēng)洞系統(tǒng)的氣動結(jié)構(gòu)、空氣環(huán)流以及吹風(fēng)試驗特點詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，確定了影響風(fēng)洞系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)的主要因素?？紤]到風(fēng)洞內(nèi)空氣三維流動，系統(tǒng)運行機理復(fù)雜，影響因素多，很難建立機理模型，本文選擇基于數(shù)據(jù)的

2、建模方法，選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立關(guān)鍵參數(shù)模型。
　　通過對風(fēng)洞系統(tǒng)空氣環(huán)流和吹風(fēng)試驗的分析，可知風(fēng)洞系統(tǒng)為非線性動態(tài)系統(tǒng)，為了有效的描述系統(tǒng)的動態(tài)特性，本文選用帶有狀態(tài)反饋的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為系統(tǒng)辨識的模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)對網(wǎng)絡(luò)最終的辨識效果有重要的影響，結(jié)構(gòu)參數(shù)包括隱含層節(jié)點數(shù)和輸入層節(jié)點數(shù)。隱含層節(jié)點數(shù)由多次試驗確定，輸入層節(jié)點數(shù)由輸入變量及其階次決定。輸入變量可以通過影響因素分析確定，輸入變量階次可通過引入相空間重構(gòu)理論中

3、嵌入維和延遲時間的概念來確定。本文首先采用互信息算法確定模型輸入變量的延遲時間，然后利用Cao氏法確定各輸入變量階次。
　　Elman遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于梯度下降原理的訓(xùn)練算法計算復(fù)雜度較高，且收斂速度較慢。新型遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在一定程度上解決了Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難的不足?；芈暊顟B(tài)網(wǎng)絡(luò)僅需要訓(xùn)練輸出層權(quán)值，且算法簡單，大大簡化了訓(xùn)練過程。為了進(jìn)一步提高模型精度，縮短訓(xùn)練時間，選用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)作為系統(tǒng)辨識的模型進(jìn)行建模和