隨著世界軍事革命的不斷變革,未來戰(zhàn)爭中的制天權(quán)將在未來的高技術(shù)戰(zhàn)爭中發(fā)揮主要作用,而高超聲速飛行器技術(shù)是爭奪制天權(quán)的關(guān)鍵技術(shù)之一。作為高超聲速飛行器設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù),高超聲速飛行器的熱防護問題對高超聲速飛行器的研制至關(guān)重要。然而,目前高超聲速飛行器的熱防護仍然面臨著諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn),其中一大挑戰(zhàn)就是飛行器氣動熱環(huán)境的預(yù)測問題。近年來,深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展給各領(lǐng)域解決問題提供了新的思路。本文依托于深度學(xué)習(xí)的方法對氣動熱預(yù)測的傳統(tǒng)方法加以改進,主要工作如下:（1）調(diào)研目前國內(nèi)外在飛行器氣動熱環(huán)境預(yù)測方面的研究進展,總結(jié)目前氣動熱環(huán)境預(yù)測的主要研究方法,分析各種研究方法的優(yōu)勢與不足,為本文所提出的方法做技術(shù)鋪墊。（2）基于深度學(xué)習(xí)的測熱數(shù)據(jù)自動標(biāo)注算法研究與實現(xiàn)。作為氣動熱環(huán)境預(yù)測方法的一種,地面風(fēng)洞試驗所得試驗數(shù)據(jù)需要進行后處理,現(xiàn)有方法完全憑人工一條一條處理,非常耗費時間,且存在隨機誤差。針對此問題,本文首先設(shè)計了測熱數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,先對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。然后,在遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上選取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計自動標(biāo)注算法,提升了標(biāo)注的效率和正確率。在測試過程中通過借鑒在線學(xué)習(xí)思想,完善了自動標(biāo)注算法... 

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 測熱數(shù)據(jù)標(biāo)注研究現(xiàn)狀
        1.2.2 數(shù)值計算研究現(xiàn)狀
        1.2.3 智能計算研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)理論和技術(shù)綜述
    2.1 測熱數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)
        2.1.1 熱傳導(dǎo)計算方法
        2.1.2 熱傳導(dǎo)反問題計算方法
        2.1.3 人工標(biāo)注
    2.2 智能計算相關(guān)技術(shù)
        2.2.1 控制方程
        2.2.2 數(shù)值方法
        2.2.3 邊界條件
    2.3 深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)
        2.3.1 深度學(xué)習(xí)基本概念
        2.3.2 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于深度學(xué)習(xí)的測熱數(shù)據(jù)標(biāo)注
    3.1 本章總體算法概述
    3.2 測熱數(shù)據(jù)獲取
    3.3 測熱數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 測熱數(shù)據(jù)濾波
        3.3.2 數(shù)據(jù)分段
        3.3.3 圖片轉(zhuǎn)換
    3.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        3.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
        3.4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.4.3 自動標(biāo)注算法
        3.4.4 算法優(yōu)化
    3.5 實驗設(shè)計及結(jié)果分析
        3.5.1 訓(xùn)練和測試策略
        3.5.2 實驗結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于深度學(xué)習(xí)的智能計算
    4.1 本章總體算法概述
    4.2 數(shù)值計算數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.1 數(shù)值計算數(shù)據(jù)獲取
        4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
        4.3.1 N-S方程推導(dǎo)
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.3.3 網(wǎng)絡(luò)算法
    4.4 實驗設(shè)計及結(jié)果分析
        4.4.1 訓(xùn)練和測試策略
        4.4.2 實驗結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)及展望
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]2017年國外高超聲速飛行器技術(shù)發(fā)展綜述[J]. 張燦,胡冬冬,葉蕾,李文杰,劉都群.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2018(01)
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[6]流固耦合界面信息傳遞理論和方法研究進展[J]. 蘇波,錢若軍,袁行飛.  空間結(jié)構(gòu). 2010(01)
[7]二維穩(wěn)態(tài)熱傳導(dǎo)逆問題初步研究[J]. 錢煒祺,蔡金獅,任斌.  計算物理. 2002(06)
[8]徑向基函數(shù)、散亂數(shù)據(jù)擬合與無網(wǎng)格偏微分方程數(shù)值解[J]. 吳宗敏.  工程數(shù)學(xué)學(xué)報. 2002(02)
[9]函數(shù)的徑向基表示[J]. 吳宗敏.  數(shù)學(xué)進展. 1998(03)

博士論文
[1]圖像自動標(biāo)注關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 臧淼.北京郵電大學(xué) 2017



本文編號：3653084