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卷积自编码器在非定常可压缩流动降阶模型中的适用性

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北京航空航天大学学报 2023年第12期49卷 3445-3455页

作者：肖若冶于剑马正宵北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

为有效降低使用计算流体力学(CFD)方法的设计成本和周期,降阶模型(ROM)得到广泛关注。对于复杂的可压缩流动,使用本征正交分解(POD)等线性方法进行流场降维,需要大量模态才能保证流场重建的精度,采用非线性降维方法能够有效减少所需模... 详细信息

为有效降低使用计算流体力学(CFD)方法的设计成本和周期,降阶模型(ROM)得到广泛关注。对于复杂的可压缩流动,使用本征正交分解(POD)等线性方法进行流场降维,需要大量模态才能保证流场重建的精度,采用非线性降维方法能够有效减少所需模态数。卷积自编码器(CAE)是一种由编码器和解码器组成的神经网络,能够实现数据降维和重构,可看作是POD方法的非线性拓展。采用CAE进行流场数据的非线性降维,同时使用长短期记忆(LSTM)神经网络进行流场状态的时间演化。对于不可压缩问题,使用自编码器和LSTM结合进行流场重构的方法已有较多研究,选择一维Sod激波管、Shu-Osher问题、二维黎曼问题和开尔文-亥姆霍兹不稳定性算例,测试该ROM对非定常可压缩流动的有效性,同时基于POD方法,在不同模态数下构造Sod激波管和黎曼问题的ROM作为对比。结果表明:对于非定常可压缩流动,CAE-LSTM方法能够在使用较少自由变量数的前提下获得较高的重构和预测精度。

关键词：降阶模型卷积自编码器长短期记忆神经网络非定常可压缩流动流场重构

基于降阶模型的中子扩散特征值问题的不确定性分析研究

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原子能科学技术 2023年第8期57卷 1584-1591页

作者：梁鑫源王毅箴郝琛哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室黑龙江哈尔滨150001 清华大学核能与新能源技术研究院先进反应堆工程与安全教育部重点实验室北京100084

为提高基于抽样统计的堆芯物理不确定性分析效率,将本征正交分解(POD)法与伽辽金(Galerkin)投影法相结合,研究了基于POD-Galerkin方法的降阶模型在堆芯物理不确定性分析中的应用可行性。以二维两群TWIGL基准题为研究对象,在各物质区群... 详细信息

为提高基于抽样统计的堆芯物理不确定性分析效率,将本征正交分解(POD)法与伽辽金(Galerkin)投影法相结合,研究了基于POD-Galerkin方法的降阶模型在堆芯物理不确定性分析中的应用可行性。以二维两群TWIGL基准题为研究对象,在各物质区群常数的有限次扰动下提取堆芯通量分布的关键变化特征,将全阶中子扩散问题在各变化特征上投影以建立降阶中子扩散模型,并以该降阶模型替代全阶模型开展物质区群常数的不确定性分析。结果表明:降阶与全阶模型计算的k eff数学期望偏差接近1 pcm,并且相比于全阶模型不确定性分析所需的计算时间,将降阶模型构造所需的全阶模型计算时间考虑在内,降阶模型的分析时间仅为其11.48%,极大地提高了不确定性分析的效率。基于拉丁超立方抽样和简单随机抽样的降阶与全阶模型计算的k eff数学期望偏差均小于8 pcm,相同样本量下拉丁超立方抽样结果的误差更小。从TWIGL基准题测试结果来看,在POD-Galerkin降阶建模中,相同样本量下,更建议采用拉丁超立方抽样方法。

关键词：降阶模型本征正交分解伽辽金投影不确定性分析

压气机叶栅非定常线性自回归气动降阶模型研究

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推进技术 2022年第5期43卷 79-86页

作者：刘汉儒胡佳伟王掩刚马岩赵星宇西北工业大学长三角研究院江苏太仓215400 西北工业大学动力与能源学院陕西西安710129

为满足叶轮机械领域高效非定常气动计算的迫切需求,采用线性带外输入的自回归(ARX)理论建立了高亚声速压气机叶栅非定常气动性能降阶模型。该降阶模型构造简单,建立较为容易。通过逐渐增加输入/输出延迟阶数,可以获得较高精度的模型超... 详细信息

为满足叶轮机械领域高效非定常气动计算的迫切需求,采用线性带外输入的自回归(ARX)理论建立了高亚声速压气机叶栅非定常气动性能降阶模型。该降阶模型构造简单,建立较为容易。通过逐渐增加输入/输出延迟阶数,可以获得较高精度的模型超参数。研究结果表明:降阶模型对线性非定常系统的气动参数响应具有较好的预测精度,但在部分无量纲总压一阶幅值比以及无量纲静压一阶相位角存在一定预测误差。非定常系统线性工况下,同一折合频率的气动参数的一阶幅值比和相位角基本不随攻角幅值的增加而变化。通过与具有泛化能力的非线性降阶模型比较,基于线性假设发展的ARX模型能获得更高精度的气动参数响应。

关键词：压气机叶栅降阶模型非定常流动带外输入自回归模型动态气动边界

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基于降阶模型和梯度优化的流场加速收敛方法

航空学报 2023年第6期44卷 122-132页

作者：曹文博刘溢浪张伟伟西北工业大学航空学院西安710072

CFD是解决流体相关复杂工程问题的重要手段,随着流体力学研究和工程应用问题的日益复杂,更高效、精确的CFD算法研究至关重要。提出了一种基于降阶模型(ROM)和梯度优化用于加速稳态流场的收敛方法。该方法首先收集CFD迭代求解过程中的流... 详细信息

CFD是解决流体相关复杂工程问题的重要手段,随着流体力学研究和工程应用问题的日益复杂,更高效、精确的CFD算法研究至关重要。提出了一种基于降阶模型(ROM)和梯度优化用于加速稳态流场的收敛方法。该方法首先收集CFD迭代求解过程中的流场快照构造基于正交分解(POD)的降阶模型,然后使用梯度优化方法求解降阶模型得到残差更低的流场,最后以该流场为初值继续进行CFD迭代求解从而加速CFD的收敛过程。将该方法用于基于有限体积法的CFD求解器中,针对无黏、湍流算例验证了所提加速收敛方法的有效性。结果表明,加速收敛方法相比于初始CFD方法迭代步数能显著减少2~3倍,是一种高效且鲁棒的加速收敛方法,且在复杂工程问题中具有广泛的应用前景。

关键词：计算流体力学加速收敛方法降阶模型梯度优化有限体积法

利用长短期记忆神经网络的改进POD-Galerkin降阶模型及其在流场预测中的应用

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西安交通大学学报 2024年第2期58卷 12-21页

作者：张译文王志恒邱睿贤席光西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

针对标准POD-Galerkin降阶模型在流场快速预测中存在误差而导致精度不高的问题,提出了一种利用长短期记忆神经网络的改进POD-Galerkin降阶模型。使用本征正交分解对流场进行降维,投影得到低维降阶模型,引入两个长短期记忆神经网络,建立... 详细信息

针对标准POD-Galerkin降阶模型在流场快速预测中存在误差而导致精度不高的问题,提出了一种利用长短期记忆神经网络的改进POD-Galerkin降阶模型。使用本征正交分解对流场进行降维,投影得到低维降阶模型,引入两个长短期记忆神经网络,建立从POD-Galerkin降阶模型到实际POD模态时间系数之间的修正映射、低阶模态时间系数与高阶模态时间系数之间的扩展映射,分别用于消除标准POD-Galerkin降阶模型的误差累积和扩展降阶模型的阶数,从而实现物理驱动与数据驱动混合的流动降阶模型的构建。将改进POD-Galerkin降阶模型应用于二维圆柱绕流的流场预测,通过与原始标准POD-Galerkin降阶模型的对比,分析了所提模型的精度和计算速度。结果表明:添加神经网络修正项后的降阶模型相较于标准POD-Galerkin降阶模型,有效提升了降阶模型的精度,预测各阶模态时间系数的均方根误差能够减小1~2个数量级,预测的流场更接近原始流场;在预测相同阶数的情况下,计算时间显著减小,基于4阶和6阶扩展的8阶改进降阶模型相较于原始8阶POD-Galerkin降阶模型预测速度分别提高了约56%和25%。

关键词：本征正交分解降阶模型神经网络流场预测

适用于几何非线性气动弹性分析的结构动力学降阶模型方法研究

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计算力学学报 2023年第6期40卷 885-892页

作者：张兵汪启航合肥工业大学机械工程学院合肥230000

几何非线性是壁板颤振和大展弦比机翼气动弹性等问题的一个主要特征,在进行数值仿真分析时往往需要采用商业非线性有限元求解器,存在计算量大和耦合迭代策略不易控制等问题。本文发展了一种适用于几何非线性的结构动力学降阶模型(CSD-RO... 详细信息

几何非线性是壁板颤振和大展弦比机翼气动弹性等问题的一个主要特征,在进行数值仿真分析时往往需要采用商业非线性有限元求解器,存在计算量大和耦合迭代策略不易控制等问题。本文发展了一种适用于几何非线性的结构动力学降阶模型(CSD-ROM),利用广义坐标的非线性多项式表征非线性内力,采用参数识别方法获取多项式系数,并通过增加额外的线性模态来改善模型预测精度。基于此方法,分别针对壁板颤振、切尖三角翼的CFD/CSD-ROM非线性颤振问题开展了时域响应分析。计算结果表明,通过CSD-ROM计算出的壁板颤振速度为590 m/s,颤振频率为174 Hz,与有限元结果误差分别为0.8%和1.7%。马赫数0.879时切尖三角翼的颤振动压预测结果为2.25 psi,与非线性有限元相比的误差为3.8%。本文采用的非线性和线性模态基底组合方法,在保证计算精度的基础上可有效降低训练样本数量,一定程度上可替代非线性有限元开展气动弹性分析。

关键词：几何非线性降阶模型非线性颤振极限环振荡气动弹性

基于卷积神经网络气动力降阶模型的翼型优化方法

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应用数学和力学 2022年第1期43卷 77-83页

作者：王沐晨李立州张珺黄钰棋张林石玥中北大学机电工程学院太原030051 太原学院数学系太原030001

针对非线性大扰动翼型气动力优化问题,提出了基于卷积神经网络气动力降阶模型的优化方法.该方法用不同形状参数下翼型的气动力数据作为训练信号,训练卷积神经网络翼型气动力降阶模型.采用该气动力降阶模型,以最大升阻比为目标,对翼型进... 详细信息

针对非线性大扰动翼型气动力优化问题,提出了基于卷积神经网络气动力降阶模型的优化方法.该方法用不同形状参数下翼型的气动力数据作为训练信号,训练卷积神经网络翼型气动力降阶模型.采用该气动力降阶模型,以最大升阻比为目标,对翼型进行优化,结果表明该方法可用于大扰动下翼型气动力的预测和优化.该文同时还讨论了池化法和径向基法的训练信号数据降维方法对降阶模型精度的影响,结果表明训练信号数据降维能够提高气动力降阶模型的精度.其原因在于训练信号数据降维可以减少神经网络模型的待定参数的个数,在相同数据量下神经网络模型收敛得更好.

关键词：降阶模型卷积神经网络优化径向基函数参数池化

基于尾流降阶模型的涡激振动俘能效率优化研究

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清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：韩鹏黄桥高秦登辉潘光北京大学工学院清华大学航天航空学院西北工业大学航海学院

涡激振动(VIV)是一种典型的流固耦合(FSI)现象,除了在结构安全设计方面有重要意义外,近年来在流体动能俘获方向也展现出巨大潜力。该文采用一种基于尾流振子的低成本降阶模型(ROM),以及一种基于直接模拟的计算流体力学—流固耦合(CFD-F... 详细信息

涡激振动(VIV)是一种典型的流固耦合(FSI)现象,除了在结构安全设计方面有重要意义外,近年来在流体动能俘获方向也展现出巨大潜力。该文采用一种基于尾流振子的低成本降阶模型(ROM),以及一种基于直接模拟的计算流体力学—流固耦合(CFD-FSI)求解器,对圆柱VIV俘能效率的全局优化问题展开研究。通过ROM模型,得到了四组不同质量比和Reynolds数下的高分辨率俘能效率优化数据,其中优化参数为阻尼比和折合速度。将ROM模型的预测结果,与CFD-FSI的高保真模拟结果和已有研究中的实测数据进行对比,验证了ROM的有效性。该文发现了最优俘能效率点受到折合速度和质量—阻尼耦合参数的控制;另外,从ROM模型的内在关键参数推论出VIV俘能设备更适于在相应结构固定绕流升力系数更高的流动条件下工作,由此解释了高Reynolds数条件下VIV俘能效率更高的现象;此外,优化结果表明低质量比条件下的VIV俘能设备工作表现更优,由此证明海流能VIV俘能收益高于风能VIV收益。

关键词：流固耦合涡激振动流体动能俘获降阶模型

发动机流道气动分析的上下游边界替代降阶模型

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计算力学学报 2022年第5期39卷 649-654页

作者：张珺李立州王沐晨路宽原梅妮太原学院数学系太原030032 中北大学机电工程学院太原030051

为了解决航空发动机流道内上下游干涉带来的计算量大的问题,提出了一种边界替代降阶模型方法。该方法辨识出研究流域与相邻的上下游流域交界面的气动力降阶模型,并耦合到该研究流域仿真模型的交界面上,用以表征上下游对该流域的影响,由... 详细信息

为了解决航空发动机流道内上下游干涉带来的计算量大的问题,提出了一种边界替代降阶模型方法。该方法辨识出研究流域与相邻的上下游流域交界面的气动力降阶模型,并耦合到该研究流域仿真模型的交界面上,用以表征上下游对该流域的影响,由此将多流域计算转化为单流域计算,同时又考虑了上下游的影响。采用一阶Volterra级数降阶模型实现了该方法。结果表明,采用本文方法和所有流域都采用CFD得到的压力和速度一致;本文方法所用的网格更少,可以加速收敛和提高计算速度。

关键词：降阶模型上下游干涉航空发动机空气动力学 Volterra级数