基于物理信息的辐射基础功能深度神经网络的空气动力学参数识别方法
Jungu Chen1, Junhui Liu1, Jiayuan Shan1
1Key Laboratory of Dynamics and Control of Flight Vehicle, Ministry of Education, School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China.
这项研究引入了一种使用物理信息深度神经网络估计空气动力学参数变化的新方法. 这种方法准确地识别了空气动力学扰动,改善了飞机模型的预测.
科学领域:
- 航空航天工程
- 计算流体动力学
- 机器学习
背景情况:
- 准确估计空气动力学参数对于飞行动力学和控制至关重要.
- 由于各种因素,现实世界中的空气动力学参数往往偏离名义值,需要强大的识别方法.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的空气动力学参数识别方法,以精确估计扰动.
- 使用先进的神经网络架构提高空气动力学参数识别的适配能力和准确性.
主要方法:
- 为空气动力学参数识别提出一个基于物理的放射性功能深度神经网络 (PIRBF-DNN).
- 在PIRBF-DNN中使用基于整合的损失函数来精确估计参数扰动.
- 采用放射性基础功能深度神经网络 (RBF-DNN) 结构来提高网络的安装能力.
主要成果:
- 在模拟中,PIRBF-DNN方法证明了空气动力学参数扰动的精确估计.
- 不同情景的验证证实了拟议的识别技术的有效性.
- 与现有的基于物理信息的神经网络 (PINN) 的方法相比,比较分析显示出更高的性能.
结论:
- PIRBF-DNN提供了一种强大而准确的方法来识别空气动力学参数扰动.
- 这种方法通过考虑真实世界的参数变化来提高空气动力学模型的可靠性.
- 这项研究强调了将物理信息的神经网络与RBF-DNN集成用于复杂系统识别的潜力.
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