七孔探针的神经网络校准与制造偏差分析
作为一种可以同时获得流动速度的大小和方向、以及总压和静压的气动测量装置,七孔探针能够被广泛应用于各种大角度的流动测量.但是它的校准过程周期很长,代价昂贵,影响了探针的推广和批量制造.神经网络算法被用于该探针的校准过程,弥补常规校准方法的不足;在掌握足够多数据点的前提下,一个经过优化的神经网络结构使得对校准精度的提高和进一步改善大角度条件下的探针性能成为可能;同时本文利用CFD数值方法分别模拟了两根探针的不可压绕流流动,实现其数值校准过程,通过对结果的比较和对探针制造过程中产生的典型的制造偏差进行分析,研究了典型制造偏差对校准系数和校准精度的影响.
流体力学、七孔探针、神经网络、校准、数值模拟
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V211.3(基础理论及试验)
2005-11-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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