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循环神经网络在智能天平研究中的应用1)

2021-11-10聂少军汪运鹏

力学学报 2021年8期
关键词:信号模型

聂少军 王 粤 汪运鹏,2) 赵 敏 ** 隋 婧 **

* (中国科学院力学研究所高温气体动力学国家重点实验室,北京 100190)

† (中国科学院大学工程科学学院,北京 100049)

** (中国科学院大学人工智能学院,北京 100049)

引 言

随着航空航天技术的不断发展,高超声速技术受到各个航空航天大国的广泛关注和深入研究,其科学问题具有重要的战略意义[1].对于高超声速飞行器气动外形布局设计和优化问题,高精度气动力测量试验起到决定性作用.激波风洞测力试验可以为高温真实气体效应的研究提供可靠的数据,同时为我国高超声速飞行器研究提供关键技术支撑.

目前,激波风洞测力试验仍存在许多未解决的关键技术问题,这些问题导致激波风洞测力试验成为一个具有挑战性的研究课题[2-4].最重要的问题之一是模型测力系统(force measurement system,FMS)受瞬态流场起动冲击引起的结构惯性振动.在进行测力试验时,由模型−天平−支撑构成的测力系统受到瞬时冲击而产生结构振动,这些振动信号在短时间内无法快速衰减,导致测力系统的输出信号中包含惯性振动产生的干扰信号,严重影响测力试验的精准度[5].

为了解决短试验时间内激波风洞高精度测力问题,国内外学者开展了许多相关研究,发展了多种类型的脉冲型风洞天平,如压电天平、加速度计天平、应力波天平、补偿型天平和脉冲型应变天平等.在上述天平测力技术中,采用压电陶瓷的压电天平稳定性相对较差,电荷泄露……

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