流场特性预测的两类高效方法
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国家自然科学基金(50376004);高等学校博士学科点专项基金(20030007028)


Two effective methods for flow-field performance forecast
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    摘要:

    在多因素多水平试验设计方法建立数据库的基础上,提出了预测流场特性的两类高效方法:一类是响应面方法;一类是小波神经网络方法.典型算例表明,两类方法都可以高效率的获取流场特性参数,而且在预测的精度与计算的效率上,小波神经网络方法较响应面方法更具有优势.

    Abstract:

    Based on database established by multi-factor and multi-level design methods,two effective methods of flow-field performance forecast were proposed.One is response surface method,and the other is wavelet neural networks method.The typical examples indicate that two methods can forecast flow-field performance effectively.The results also show that wavelet neural networks method is superior to response surface method in terms of efficiency and precision.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王保国,吴俊宏,刘淑艳,钱耕,刘艳明.流场特性预测的两类高效方法[J].航空动力学报,2010,25(8):1763~1767. WANG Bao-guo, WU Jun-hong, LIU Shu-yan, QIAN Geng, LIU Yan-ming. Two effective methods for flow-field performance forecast[J]. Journal Of Aerospace Power,2010,25(8):1763-1767.

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  • 收稿日期:2009-06-29
  • 最后修改日期:2009-09-15
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