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题名动态大气环境下高速飞行器气动噪声不确定性量化研究
被引量：1
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作者
郑伶华
陈强
李彦斌
方芳
费庆国
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机构
东南大学机械工程学院
高速飞行器结构与热防护教育部重点实验室
航天科工三院创新研究院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第14期306-313,共8页
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基金
国家自然科学基金(52175220,52125209)
江苏省博士后科研资助计划项目(2021K230B)
江苏省自然科学基金(BK20211558)。
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文摘
临近空间内大气参数的动态变化会导致高速飞行器气动噪声具有显著的不确定性特征,准确量化气动噪声不确定性特征对飞行器结构设计具有重要意义。针对高速飞行器机翼结构,首先通过本征正交分解和代理模型技术建立气动噪声的降阶分析模型,提升气动噪声的分析效率;然后,基于降阶分析模型和大气参数的随机分布特性,高效量化动态大气环境下高速飞行器气动噪声的不确定性特征;最后,通过敏感性分析研究大气参数对气动噪声的影响程度。研究结果表明:所构建的降阶模型具有较高的分析效率和预示精度,能够准确高效地量化动态大气环境下飞行器气动噪声的不确定性特征;大气参数和气动噪声之间存在非线性关系,激波及激波后边界层分离非线性是造成气动噪声剧烈波动的重要原因;大气密度变化对气动噪声不确定度贡献较大。
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关键词
动态大气环境
气动噪声
模型降阶
神经网络
敏感性分析
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Keywords
dynamic atmosphere
aerodynamic noise
reduced order model
neural network
sensitivity analysis
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分类号
V411.4
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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