一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法技术

本发明专利技术一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，属于航空发动机领域；方法步骤为，获取非对称收敛喷管不同气动/几何参数条件下，出口跨声速区域的CFD计算数据；提取CFD计算数据中马赫数大于1的等值线位置，并将等值线位置进行逐点离散；确定神经网络模型架构，设定优化目标以及约束；建立气动/几何参数与非对称收敛喷管出口等值线位置分布的映射；对训练完成后的模型进行预测精度验证；利用训练完成的模型对某工况范围内出口跨声速区域等值线位置未知的非对称收敛喷管进行预测，获得的等值线作为单边膨胀喷管初始膨胀域的初值线。本发明专利技术提高了单边膨胀喷管初值线位置确定的效率及精度。置确定的效率及精度。置确定的效率及精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法


[0001]本专利技术属于航空发动机领域，具体涉及一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法。

技术介绍

[0002]单边膨胀喷管构型，因其易实现与飞行器高度融合设计，不仅满足了飞行器推进系统的需求，而且大大降低了后体阻力，成为高超声速飞行器尾喷管设计的理想选择。而目前单边膨胀喷管型面的设计主要采用特征线理论进行设计。对于特征线设计方法首先需要知道喷管喉部附近的流动情况，即确定喷管喉部跨声速区域某条初值线的位置以及初值线上的流动信息，然后利用特征线法确定出初始膨胀流场，最后获得整个喷管的型面。工程上初值线的确实常采用索尔法或者霍尔法确定，但是索尔法和霍尔法对于类似S弯或异形喷管这类非对称喷管并不适用，因为非对称收敛段会导致非均匀的来流。若仍采用索尔法和霍尔法计算非对称收敛段出口等值线，将导致计算所得等值线与实际喷管内该等值线差距较大，从而影响单边膨胀喷管型面的设计。因此对于这种单边膨胀喷管收敛段为非对称的构型，有必要发展一种新的初值线获取技术.

技术实现思路

[0003]要解决的技术问题：
[0004]为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提供一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，结合神经网络模型解决了现有技术中对于单边膨胀喷管收敛段为非对称构型时，在采用特征线法设计单边膨胀喷管型面不能准确获取喷管喉部跨声速区域等值线的位置，即初值线的位置。包括传统索尔法和霍尔法对于非对称收敛喷管(S弯或异形喷管)导致的非均匀来流条件下不适用。
[0005]本专利技术的技术方案是：一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，具体步骤如下：
[0006]获取非对称收敛喷管在宽广范围内不同气动/几何参数条件下，出口跨声速区域的CFD计算数据；
[0007]提取CFD计算得到的出口跨声速区域马赫数大于1的等值线位置，并将等值线位置进行逐点离散；
[0008]将所述等值线位置数据作为原始数据库，划分为训练集和测试集；其中，将非对称收敛喷管气动/几何特征数据作为输入数据，相同工况下喷管出口等值线位置分布作为输出数据；
[0009]确定神经网络模型架构，设定优化目标以及约束；
[0010]进行目标优化，即建立气动/几何参数与非对称收敛喷管出口等值线位置分布的映射，得到优化后的预测模型；
[0011]对训练完成后的模型进行预测精度验证；
[0012]利用训练完成的模型对某工况范围内出口跨声速区域等值线位置未知的非对称收敛喷管进行预测，获得的等值线作为单边膨胀喷管初始膨胀域的初值线。
[0013]本专利技术的进一步技术方案是：所述气动/几何参数包括喷管主流落压比、进口马赫数、中心线变化规律、宽高比、长径比、一弯/二弯偏距。
[0014]本专利技术的进一步技术方案是：所述马赫数大于1的等值线优选马赫数为1
‑
1.5。
[0015]本专利技术的进一步技术方案是：所述训练集和测试集的划分比例为8:2。
[0016]本专利技术的进一步技术方案是：所述优化目标为不同工况下非对称收敛喷管的出口等值线位置；模型训练预测的优化目标以及训练优化过程中约束条件，即损失函数，损失函数设置为神经网络输出等值线位置与于CFD计算的高精度等值线位置的误差。
[0017]本专利技术的进一步技术方案是：所述神经网络模型包括全连接神经网络和卷积神经网络，前端全连接神经网络的输入层神经元个数根据喷管关键气动/几何参数进行设置，隐藏层总共设置3层，每层100个神经元，输出层设置为64个神经元，全连接神经网络激活函数选择为ReLU或者Sigmoid函数；然后将全连接神经网络的输出重构为1*8*8的矩阵数据，送入神经网络后端的卷积神经网络，作为其输入；卷积神经网络总共五层，前四层中每一层包含一个卷积层和一个激活函数层，最后输出层为一个卷积层；每层中卷积核大小设置为2，个数为4，通过填充使每一次卷积前后输入输出的行列相同，卷积神经网络激活函数选择为ReLU函数；最后将第五层的结果输出，即得到整个神经网络模型的输出。
[0018]本专利技术的进一步技术方案是：所述全连接神经网络计算公式为：
[0019]Y＝f(WX+b)
[0020]其中，Y表示输出，W表示权重矩阵，X表示输入，b表示偏置项，f(
·
)是激活函数。
[0021]本专利技术的进一步技术方案是：所述卷积神经网络数学表达式为：
[0022][0023]其中，Y
i,j
是输出，f(
·
)是激活函数，I是输入，w为内核权重，内核大小为1×2，b为偏置。
[0024]本专利技术的进一步技术方案是：所述预测模型的获取，输入喷管气动/几何的特征数据，通过全连接神经网络和卷积神经网络的组合神经网络向前传播，通过预测值与喷管出口等值线位置之间建立的损失函数计算误差，将误差对神经网络中学习参数的梯度逐层向后进行反向传播，得到预测模型。
[0025]本专利技术的进一步技术方案是：每个批次送入指定样本数对预测模型进行训练优化，对送入的第i个样本，计算预测值与样本值之间的误差梯度，公式为，
[0026][0027]其中，L代表损失函数，ω为权重，o代表输出值，t代表真实值，j和k代表输入节点和输出节点数；
[0028]根据梯度自动调整学习参数，通过反复迭代参数更新直到达到精度要求，即完成优化。
[0029]有益效果
[0030]本专利技术的有益效果在于：本专利技术采用神经网络来确定单边膨胀喷管初值线位置。神经网络是一种可以在高维空间中对函数进行有效逼近的技术,并且能够对大型、高维数据集提取多尺度特征。使得能够在更短的时间内获得高精度的数据从而对模型进行优化改进，提高了单边膨胀喷管初值线位置确定的效率及精度。同时应用本专利技术的基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，可以克服传统计算方法(索尔法、霍尔法)对于单边膨胀喷管前段为非对称收敛段不适用的问题，不能准确计算得到收敛段出口跨声速区域等值线的位置，即无法准确获得单边膨胀喷管初始膨胀域的初值线。
[0031]本专利技术中使用训练完成的神经网络模型，可以直接输入非对称喷管的气动/几何参数，从而实现非对称喷管喉部跨声速区域等值线的位置的输出。本方法所得到的单边膨胀喷管初值线与高精度CFD数值之间误差比传统的计算方法减小约52％。
附图说明
[0032]图1是本专利技术基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法的流程框；
[0033]图2是本专利技术实施例可选的一种具体的模型框架。
具体实施方式
[0034]下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0035]随着计算机性能提升和机器学习技术不断革新，为了准确高效地评估设计水平，根据前期实验或数值模拟结果构建包含输入与输出数据的样本空间，应用计算机程序从样本中提取满足精度需求的映射关系近似模型。使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，其特征在于具体步骤如下：获取非对称收敛喷管在宽广范围内不同气动/几何参数条件下，出口跨声速区域的CFD计算数据；提取CFD计算得到的出口跨声速区域马赫数大于1的等值线位置，并将等值线位置进行逐点离散；将所述等值线位置数据作为原始数据库，划分为训练集和测试集；其中，将非对称收敛喷管气动/几何特征数据作为输入数据，相同工况下喷管出口等值线位置分布作为输出数据；确定神经网络模型架构，设定优化目标以及约束；进行目标优化，即建立气动/几何参数与非对称收敛喷管出口等值线位置分布的映射，得到优化后的预测模型；对训练完成后的模型进行预测精度验证；利用训练完成的模型对某工况范围内出口跨声速区域等值线位置未知的非对称收敛喷管进行预测，获得的等值线作为单边膨胀喷管初始膨胀域的初值线。2.根据权利要求1所述一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，其特征在于：所述气动/几何参数包括喷管主流落压比、进口马赫数、中心线变化规律、宽高比、长径比、一弯/二弯偏距。3.根据权利要求1所述一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，其特征在于：所述马赫数大于1的等值线优选马赫数为1
‑
1.5。4.根据权利要求1所述一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，其特征在于：所述训练集和测试集的划分比例为8:2。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，其特征在于：所述优化目标为不同工况下非对称收敛喷管的出口等值线位置；模型训练预测的优化目标以及训练优化过程中约束条件，即损失函数，损失函数设置为神经网络输出等值线位置与于CFD计算的高精度等值线位置的误差。6.根据权利要求5所述一种基于人工神经网络的单边膨胀喷管初值线确定方法，其特征在于：所述神经网络模型包括全连接神经网络和卷积神经网络，前端全连接神经网络的输入层神经元个数根据喷管关键气动/几何参数进...

【专利技术属性】
技术研发人员：史经纬，缪铭聪，周莉，王占学，张晓博，邓文剑，肖洪，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：