典型文献
真空羽流智能化计算
文献摘要：
真空环境中,姿轨控发动机工作产生的高温高速真空羽流会对航天器产生气动力、气动热、污染、电磁干扰和视场干扰等效应,影响航天器正常工作甚至任务成败.因此,真空羽流及其效应评估和防护是航天领域的关键科学和工程问题.直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法是真空羽流数值模拟的主流方法,但DSMC是一种粒子模拟方法,非常耗时,严重制约了真空羽流及其效应的评估效率.提出了一种基于卷积神经网络的直接模拟蒙特卡洛(CNN-DSMC)方法.CNN-DSMC的训练集包括两个部分:将DSMC羽流数值模型的几何拓扑与边界条件信息作为训练集的输入,将DSMC数值模拟得到的羽流流场数据作为训练集的输出.将该训练集输入卷积神经网络进行训练,可得到高精度、高效率的真空羽流智能化计算模型,以此预测不同条件下的真空羽流流场.以月球探测器月面着陆过程中的真空羽流场为例,分别使用CNN-DSMC和DSMC数值模拟了在不同着陆高度条件下的真空羽流流场流速和密度.结果显示,两种方法结果基本一致,流场流速和密度的平均相对误差分别小于6.0％和8.8％.但与传统的DSMC方法相比,CNN-DSMC方法的计算速度提升至少4个量级,最大可达6个量级.因此,本文提出的CNN-DSMC方法在真空羽流数值模拟方面具有较强的应用潜力.
文献关键词：
真空羽流;人工智能;深度学习;神经网络;直接模拟蒙特卡洛
中图分类号：
作者姓名：
蔡国飙;张百一;贺碧蛟;翁惠焱;刘立辉
作者机构：
北京航空航天大学宇航学院,北京 100191;航天器设计优化与动态模拟教育部重点实验室,北京 100191
文献出处：
引用格式：
[1]蔡国飙;张百一;贺碧蛟;翁惠焱;刘立辉-.真空羽流智能化计算)[J].航空学报,2022(10):102-114
A类：
真空羽流
B类：
真空环境,姿轨控发动机,机工,高温高速,流会,航天器,生气,气动力,气动热,电磁干扰,视场,成败,效应评估,航天领域,工程问题,直接模拟蒙特卡洛,DSMC,主流方法,粒子模拟,训练集,数值模型,条件信息,流流,集输,不同条件下,月球探测器,月面,着陆过程,平均相对误差,计算速度
AB值：
0.204186
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