一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法技术

本发明专利技术公开了一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，属于空气动力学技术领域，突破传统SSLC测量技术对相机观测方向的数量与分布的限制，能够结合实际风洞实验场景灵活布置相机观测方向，推动该测量技术的发展和应用。本发明专利技术首先测量法向光照射下的SSLC涂层在不同摩擦力作用下在不同方向的颜色变化特性，建立全面的SSLC涂层颜色变化特性数据库；然后通过引入机器学习算法学习SSLC涂层的颜色变化特性，建立SSLC涂层在不同方向显示的颜色与摩擦力矢量之间的映射关系；最后应用机器学习算法建立的映射关系对待测摩擦力场的实验图片进行处理，测量摩擦力矢量场。测量摩擦力矢量场。测量摩擦力矢量场。

【技术实现步骤摘要】
一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法


[0001]本专利技术属于空气动力学
，尤其涉及一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法。

技术介绍

[0002]流体与固体壁面之间的摩擦力是流体动力学领域的一个重要参数，许多重要信息可以通过测量壁面摩擦力的矢量场而获取。准确测量摩擦力矢量场对于边界层理论研究、边界层转捩及其控制、漩涡结构分析和流动控制效果评估、CFD软件验证、飞行器减阻设计等有着重要意义。剪切敏感液晶（shear-sensitive liquid crystal, SSLC）涂层测量技术是由美国NASA的Reda等提出的一种应用SSLC涂层测量壁面摩擦力场的方法（AIAA Journal, 1997, 35(4): 608-614），这种方法将SSLC喷涂到待测表面上；当受到摩擦力时，SSLC涂层在不同方向显示不同的颜色；通过对SSLC涂层在若干特定方向显示的颜色进行处理，可以解算出待测表面的摩擦力矢量场。尽管如此，目前的SSLC测量技术都是基于高斯曲线拟合法或其拓展形式，对光线照射方向和相机观测方向有着严格要求（比如，Reda提出的多视角测量方法要求采用法向光照射，采用5~7个观测方向，各个观测方向的俯视角完全相同，周向角围绕流动方向近似均匀分布）。在实际风洞实验中由于风洞壁面的遮挡，难以同时满足照射方向和观测方向的要求，制约了其发展和应用。因此，该测量技术的实用性较低，自提出以来仅仅在特定实验条件下得到了验证，一直没有成为风洞试验或者其它流动测量的常规技术。

技术实现思路
<br/>[0003]本专利技术提供了一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，突破传统SSLC测量技术对相机观测方向的数量与分布的限制，能够结合实际风洞实验场景灵活布置相机观测方向，推动该测量技术的发展和应用。
[0004]为实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，包括以下步骤：步骤1：建立SSLC涂层的颜色变化特性数据库，即建立SSLC涂层的颜色随摩擦力大小、摩擦力方向、相机周向观测角、相机俯视角的变化特性，将其记为；步骤2：应用深度学习算法学习SSLC涂层颜色的变化特性，建立SSLC涂层颜色的变化特性与摩擦力矢量之间的映射关系；步骤3，应用步骤2建立的SSLC涂层颜色的变化特性与摩擦力矢量之间的神经网络映射关系，对SSLC涂层颜色图片进行处理，测量摩擦力矢量场。
[0005]以上所述步骤中，步骤1具体包括以下步骤：（a）建立采用法向光照射SSLC涂层颜色校准实验装置（包括产生流场的装置），选取实验平台表面流场中心线上的某个点作为标定点（由于对称性可知，流场中心线上的摩擦力方向沿对中心线方向）；
（b）采用传统单点测量技术测量流场中心线上所述标定点处的摩擦力大小；（c）测量SSLC涂层在步骤b测量的摩擦力作用下的颜色随相机俯视角和周向观测角的变化特性，记为；（d）判断SSLC涂层的颜色变化是否饱和，若已经达到饱和，则转到步骤（e）；否则通过增加射流速度的方式增加摩擦力大小，返回步骤（b）；（e）将不同摩擦力大小下测量的SSLC涂层颜色变化特性组合到一起，得到SSLC涂层颜色变化特性；（f）利用法向光照射下SSLC涂层颜色的变化特性关于摩擦力方向对称分布特性，将SSLC涂层颜色变化特性沿方向进行平移，得到SSLC涂层的全空间颜色变化数据库。
[0006]步骤2具体包括以下步骤：（
ⅰ
）根据具体的风洞试验场测量场景，选取M个不受遮挡的观测方向，要求M ≥ 2；（
ⅱ
）根据步骤1中得到的SSLC涂层的全空间颜色变化数据库，提取SSLC涂层在不同摩擦力矢量作用下在M个选定观测方向的颜色；（
ⅲ
）采用多层神经网络算法建立SSLC涂层在选定的M个选定观测方向显示的颜色与摩擦力矢量之间的映射关系，其中不同大小或者方向的摩擦力矢量均可提供一个训练样本，每个样本的输入变量为SSLC涂层在选定的M个观测方向显示的颜色，输出变量为摩擦力大小和方向，如果将输入层的每个节点单元展开成3个节点单元，那么也可以以RGB的3个分量作为样本输入；步骤3具体包括以下步骤：（Ⅰ）针对待测摩擦力矢量场，采用与步骤2相同的照射和观测光路，采集SSLC涂层在选定的M个观测方向显示的颜色；（Ⅱ）以从选定的M个观测方向采集的SSLC涂层颜色作为步骤2建立的多层神经网络的输入，在网络的输出端即可得到摩擦力矢量场，具体而言，将从选定的M个不同方向观测的SSLC涂层颜色图片变换为正视图并与测量区域对应起来，取对应于测量区域某个相同物理点的M个颜色为多层神经网络的一组输入，在神经网络的输出端即可得到相应物理点的摩擦力矢量，对于测量区的所有物理点重复这一操作，从而得到整个待测区域的摩擦力矢量场。
[0007]有益效果：本专利技术提供了一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，提出了基于机器学习的SSLC涂层颜色校准和摩擦力场解算方法，具有以下四方面优势：首先不需要进行Gauss曲线拟合，不要求各个观测方向的俯视角相同，因而使用更加灵活；其次由于摩擦力矢量只有大小和方向两个自由度，因而理论上最少只需要从两个方向观测SSLC涂层颜色即可解算出摩擦力场（对于对称流场，最少只需要从一个方向观测；增加观测方向的数量通常有利于提高精度或者可靠性）；再次神经网络算法对SSLC涂层颜色的学习过程可以离线完成，在解算摩擦力时的计算量非常小；目前基于SSLC涂层的测量方法都是将颜色的RGB值转换为色调Hue值进行分析处理，但是这一转换过程存在信息丢失的问题，本专利技术利用神经网络算法可以直接以颜色的RGB分量作为输入进行处理，利用的颜色信息更全面，因而对摩擦力矢量的灵敏度更高。
附图说明
[0008]图1a、图1b分别为本专利技术实施例中测量SSLC涂层全空间颜色变化特性数据库的实验装置的侧视图和俯视图；图2a为本专利技术实施例中SSLC涂层颜色随观测方向俯视角和周向角变化示例图，图2b为SSLC涂层颜色随摩擦力大小和周向角变化示例图；图 3为本专利技术实施例中SSLC涂层在不同大小和方向的摩擦力矢量作用下针对选定的M个观测方向的颜色样本生成方法的流程示意图；图 4为本专利技术实施例中应用多层神经网络算法学习建立SSLC涂层在选定的M个观测方向显示的颜色与摩擦力矢量之间映射关系的方法示意图；图5为本专利技术实施例中应用多层神经网络算法解算的摩擦力矢量场示意图；图6a和图6b为本专利技术实施例中应用多层神经网络算法解算的摩擦力大小和方向与传统多视角方法测量结果的定量对比图。
具体实施方式
[0009]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明：一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，包括以下步骤：步骤1，建立SSLC涂层的颜色变化特性数据库，即建立SSLC涂层的颜色随摩擦力大小、摩擦力方向、相机周向观测角、相机俯视角的变化特性，将其记为；该步骤可以分为如下子步骤：（a）建立如图1所示的采用法向光照射SSLC涂层颜色校准实验装置，采用壁面切向射流产生流场，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立SSLC涂层的颜色变化特性数据库，即建立SSLC涂层的颜色随摩擦力大小、摩擦力方向、相机周向观测角、相机俯视角的变化特性，将其记为；步骤2：应用深度学习算法学习SSLC涂层颜色的变化特性，建立SSLC涂层颜色的变化特性与摩擦力矢量之间的映射关系；步骤3：应用步骤2建立的SSLC涂层颜色的变化特性与摩擦力矢量之间的神经网络映射关系，对SSLC涂层颜色图片进行处理，测量摩擦力矢量场。2.根据权利要求1所述的应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，其特征在于，步骤1具体包括以下步骤：（a）建立采用法向光照射SSLC涂层颜色校准实验装置，选取实验平台表面流场中心线上的某个点作为标定点；（b）采用传统单点测量技术测量流场中心线上所述标定点处的摩擦力大小；（c）测量SSLC涂层在步骤(b)测量的摩擦力作用下的颜色随相机俯视角和周向观测角的变化特性，记为；（d）判断SSLC涂层的颜色变化是否饱和，若已经达到饱和，则转到步骤（e）；否则通过增加射流速度的方式增加摩擦力大小，返回步骤（b）；（e）将不同摩擦力大小下测量的SSLC涂层颜色变化特性组合到一起，得到SSLC涂层颜色变化特性；（f）利用法向光照射下SSLC涂层颜色的变化特性关于摩擦力方向对称分布特性，将SSLC涂层颜色变化特性沿方向进行平移，得到SSLC涂层的全空间颜色变化数据库。3.根据权利要求1所述的应用液晶涂层和深度学习算法测量摩擦力场的方法，其特征在于，步骤2具体包括以下步骤：（
ⅰ
）根据具体的风洞试验场测量场景，选取M个不受遮挡...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵吉松，朱博灵，沈臻祺，朱晴程，薛有涛，毛世平，王晓璇，李畅，杨美，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：