王强
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中国航空工业空气动力研究院更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 基于深度学习的二维翼型流场重构技术研究被引量：2
- 2022年
- 基于深度学习方法的二维翼型流场重构能够克服传统风洞试验和计算流体力学模拟的缺点,在提高计算速度的同时保证计算精度。提出的深度学习方法通过模拟RANS方程对速度、压力和密度分布进行预测,最优模型可以达到平均压力、速度、密度误差为5%。该方法的单个算例计算时间约为1s,计算耗时约为常规求解器的0.66%。同时也验证了数据集大小对解的准确性的影响,随着数据集样本数目增大,解的准确性也逐步提高。为深度学习方法在计算流体力学中提供一个现实的二维流场预测应用场景,探讨了深度神经网络方法与气动领域相关问题的匹配度,后续将进一步通过精细化的几何外形表达与无损失的标签提取方法提高深度神经网络方法计算的可用性。
- 曹晓峰李鸿岩郭承鹏王强马海
- 关键词：翼型RANS
- 三维高升力机翼水滴撞击特性数值模拟研究被引量：1
- 2017年
- 基于分区多块结构网格体系,采用欧拉方法建立过冷水滴控制方程,通过有限体积方法对方程进行求解,发展了适合三维复杂外形飞机的水滴撞击特性计算方法和计算程序.通过二维单段翼型、多段翼型等算例对该方法的验证计算表明,在常规尺寸水滴算例中,水滴撞击特性计算结果与国外标准模型试验数据吻合良好.在此基础上,开展了三维高升力机翼水滴撞击特性数值模拟研究,分析表明计算结果可用于飞机防/除冰系统设计.
- 么虹王强
- 关键词：欧拉方法水滴撞击特性飞机结冰
