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申请/专利权人：浙江大学;浙江金风科技有限公司
摘要：本发明公开了基于有限元物理信息降阶模型的翼型气动特性分析方法，通过构建翼型的高保真仿真流场；提取高保真仿真流场数据中的降阶模态，降阶全阶仿真结果；构建基于降阶模型的参数化深度学习网络；基于降阶转移矩阵，构建降阶有限元分析的物理信息损失方程；使用预训练的高保真仿真结果与网络预测重构模态结果的均方误差与降阶有限元物理信息方程对比进行网络训练；通过优化网络权重参数，获得从不同攻角、不同马赫数到扩展系数之间的映射关系；基于降阶模态与扩展系数重构全阶仿真结果，以此计算翼型升阻力系数。实现了不同攻角、不同马赫数下的翼型升阻力系数的快速输出，在少量高保真仿真样本的情况下，快速预测翼型的气动参数。
主权项：1.一种基于有限元物理信息降阶模型的翼型气动特性分析方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：基于一组翼型参数构建翼型仿真流场，并提取预训练的翼型仿真结果中的降阶模态，结合翼型仿真结果和降阶模态，得到翼型仿真流场的扩展系数；步骤S2：通过翼型参数对应的扩展系数，构建翼型参数到翼型仿真结果的映射，对翼型仿真结果进行重构；步骤S3：构建损失函数，基于预训练的翼型仿真结果与预测重构的翼型仿真结果，对所述映射进行训练；步骤S4：结合映射后的仿真结果，计算翼型气动系数。
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权利要求：
百度查询： 浙江大学 浙江金风科技有限公司 基于有限元物理信息降阶模型的翼型气动特性分析方法
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