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公开(公告)号：CN117407634A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311358573.7
申请日：2023-10-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F17/11 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于结霜特征曲线的平板结霜厚度快速预测方法，涉及结霜预测领域，包括：步骤1：构建简化条件；步骤2：基于所述简化条件，建立无量纲霜层厚度与无量纲结霜时间之间的第一解析表达式；步骤3：构建无量纲结霜时间的第二解析表达式和无量纲霜层厚度的第三解析表达式；步骤4：将第三解析表达式和第二解析表达式带入第一解析表达式获得第四解析表达式；步骤5：获得待预测平板结霜厚度对应的结霜状态信息，基于结霜状态信息获得霜层平衡厚度和结霜特征时间，基于霜层平衡厚度和结霜特征时间，利用第四解析表达式计算获得对应的霜层厚度，本发明能够降低平板结霜厚度预测的计算量提高预测平板结霜厚度预测的效率。
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公开(公告)号：CN116029219B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310166088.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04
Abstract: 本申请公开了一种飞行器气动热预测方法、装置、设备及存储介质，涉及飞行器气动热技术领域，包括：获取飞行器的飞行条件和飞行器的外形特征；基于卷积神经网络构建包含外形特征提取网络、来流信息提取网络以及热流预测网络的气动热预测模型；将飞行条件和所述外形特征输入至训练后的气动热预测模型，利用训练后的气动热预测模型对飞行器的气动热进行预测，以得到相应的预测结果。通过该气动热预测模型直接输出预测的气动热结果，通过该气动热预测模型能够实现对不同外形飞行器的气动热进行快速预测，并且借鉴了图像处理技术的思想，利用卷积神经网络权值共享的特点，相比基于全连接神经网络构建的预测模型提高模型的训练速度。
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公开(公告)号：CN117407635B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311358576.0
申请日：2023-10-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F17/11 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于结霜相似律的平板结霜厚度预测方法，涉及结霜行为预测领域，包括：基于霜层厚度和霜层平衡厚度建立无量纲霜层厚度的第一计算公式；基于结霜时间和结霜特征时间建立无量纲结霜时间的第二计算公式；将第一计算公式转化为第一关系式；将第二计算公式转化为第二关系式；获得第一低温平板在第一来流速度和第一低温平板长度下的霜层生长情况；利用第一关系式和第二关系式，基于第一低温平板在第一来流速度和第一低温平板长度下的霜层生长情况，预测第二低温平板在第二来流速度和第二低温平板长度条件下第二时刻的霜层厚度，本发明目的为减少低温平板上霜层厚度预测的计算量，提高预测效率。
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公开(公告)号：CN117494400B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311358565.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了强对流条件下低温平板干模态结霜相似因素获得方法，涉及结霜行为预测领域，包括：对低温平板干模态结霜进行模拟，构建霜层对应的能量守恒方程和质量守恒方程；基于无量纲温度、无量纲霜层厚度、无量纲结霜时间、无量纲湿度和无量纲霜层密度对质量守恒方程进行处理得到无量纲质量守恒方程；基于无量纲温度、无量纲霜层厚度、无量纲湿度和无量纲霜层热导率对能量守恒方程进行处理得无量纲能量守恒方程；对无量纲质量守恒方程和无量纲能量守恒方程进行分析获得强对流条件下低温平板干模态结霜相似因素结果，本方法能够获得强对流条件下低温平板干模态结霜相似因素。
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公开(公告)号：CN117272876A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311569659.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F18/27 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种强对流条件下平板结霜霜层物性关联式的建立方法，涉及结霜行为预测领域，所述方法包括：步骤1：基于强对流条件下平板的结霜特征，建立强对流条件下平板结霜的有待定系数的初步霜层密度关联式；步骤2：基于强对流条件下平板结霜的霜层密度与霜层热导率之间的关系建立有待定系数的初步霜层热导率关联式；步骤3：基于平板结霜模拟方法对实验测量的霜层厚度进行回归处理，确定初步霜层密度关联式和初步霜层热导率关联式中待定系数的数值，以获得最终霜层密度关联式和最终霜层热导率关联式；本发明获得能够在强对流条件下使用的平板结霜霜层物性关联式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117093817A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311361158.7
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了用于非封闭辐射换热系统的辐射传递因子修正方法，涉及辐射换热模拟方法领域，本方法在非封闭辐射换热系统的基础上增加一个虚拟单元，设置该单元为黑体单元，虚拟单元可以看作非封闭系统的缺口的集合，形成一个新的封闭辐射换热系统，然后采用迭代双向统计蒙特卡罗方法对该封闭辐射换热系统的辐射传递因子进行修正，最后将增加的虚拟单元剔除，得到修正后的非封闭辐射换热系统的辐射传递因子，解决了非封闭系统下迭代双向统计蒙特卡罗方法的不适用问题，从而提高非封闭辐射换热系统辐射传递因子的倒易性。
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公开(公告)号：CN116878813B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311154864.4
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了可从展向方向观测结霜的翼型结霜实验模型及实验方法，涉及低温结霜研究领域，所述翼型结霜实验模型包括：翼型结构、冷媒液体进管和冷媒液体出管，其中，翼型结构内设有互相连通第一流道和第二流道，翼型结构上设有冷媒进口和冷媒出口，冷媒进口与第一流道连通，冷媒出口与第二流道连通，冷媒液体进管与冷媒进口连通，冷媒液体出管与冷媒出口连通，使用本翼型结霜实验模型，可从展向方向观测翼型表面一周的结霜情况，可用于研究翼型表面各处结霜情况不同的结霜行为。
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公开(公告)号：CN116878813A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311154864.4
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了可从展向方向观测结霜的翼型结霜实验模型及实验方法，涉及低温结霜研究领域，所述翼型结霜实验模型包括：翼型结构、冷媒液体进管和冷媒液体出管，其中，翼型结构内设有互相连通第一流道和第二流道，翼型结构上设有冷媒进口和冷媒出口，冷媒进口与第一流道连通，冷媒出口与第二流道连通，冷媒液体进管与冷媒进口连通，冷媒液体出管与冷媒出口连通，使用本翼型结霜实验模型，可从展向方向观测翼型表面一周的结霜情况，可用于研究翼型表面各处结霜情况不同的结霜行为。
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公开(公告)号：CN116296239A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310601831.3
申请日：2023-05-26
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G01M9/06 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G01M9/02 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的风洞试验方法、装置、设备以及介质，涉及飞行器风洞试验领域，其中方法包括：对攻角和侧滑角进行采样得到不同的样本点；对各个所述样本点进行气动热数值模拟，得到各个所述样本点的热流数据；根据所述热流数据，利用卷积神经网络对所述热流数据进行训练，得到卷积神经网络模型；获取待预测攻角和待预测侧滑角的范围数值，利用所述卷积神经网络模型进行预测，得到与所述范围数值对应的气动响应面；本发明通过利用卷积神经网络进行风洞现代试验设计的方式，替代现有技术中的线性机理模型，充分挖掘飞行器在不同工况条件下与气动响应间的非线性关系，有效提高响应面的预测精度。
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公开(公告)号：CN117407634B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311358573.7
申请日：2023-10-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F17/11 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于结霜特征曲线的平板结霜厚度快速预测方法，涉及结霜预测领域，包括：步骤1：构建简化条件；步骤2：基于所述简化条件，建立无量纲霜层厚度与无量纲结霜时间之间的第一解析表达式；步骤3：构建无量纲结霜时间的第二解析表达式和无量纲霜层厚度的第三解析表达式；步骤4：将第三解析表达式和第二解析表达式带入第一解析表达式获得第四解析表达式；步骤5：获得待预测平板结霜厚度对应的结霜状态信息，基于结霜状态信息获得霜层平衡厚度和结霜特征时间，基于霜层平衡厚度和结霜特征时间，利用第四解析表达式计算获得对应的霜层厚度，本发明能够降低平板结霜厚度预测的计算量提高预测平板结霜厚度预测的效率。
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