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1. 引言 在现代交通系统中，减阻对于减少能源消耗和污染物排放至关重要。正如 Cheng 等人 [3] 所述，交通运输部门占能源预算的 25%，却排放了全球 10% 以上的温室气体。表面摩擦是造成阻力的一个重要因素，对于商用飞机来说，其总阻力中高达 55% 是由表面摩擦引起的。在过去的几年中，人们提出了各种技术来通过实验和数值方法减少表面摩擦阻力（例如 [5]、[10] 和 [14]）。大多数减阻策略都侧重于壁面附近的相干结构，例如准流向涡旋 (QSV) 和速度条纹，这些结构与表面摩擦阻力密切相关。诸如喷出和扫掠等众所周知的事件都与 QSV 密切相关 [13]。最近的研究表明，可以使用相对简单的方案来控制近壁面湍流事件，从而减少表面摩擦。Choi 等人 [4] 对湍流通道流中的主动控制进行了直接数值模拟。他们发现，通过施加吹气和吸气来抵消壁面法向速度，可实现高达 25% 的壁面摩擦减少。此外，他们观察到当检测平面靠近壁面（y + ≈ 10 ）时，阻力会减小，而当检测平面距离壁面较远时，阻力会显著增加。Rebbeck 和 Choi [12] 对实时对抗控制进行了风洞实验。他们研究了当使用壁面法向射流对单个扫掠事件施加对抗控制时，边界层的近壁面湍流结构如何变化。他们的结果表明，扬声器执行器产生的壁面法向射流可以有效阻挡扫掠事件期间高速流体的向壁运动。这表明，对壁面湍流进行反向控制可以减少湍流边界层的表层摩擦阻力。最近，Yu 等人 [15] 开发了一种人工智能开环控制系统，用于操纵平板上的湍流边界层，以减少摩擦阻力。边界层的特征是基于动量厚度的雷诺数 Reθ ，等于 1450。该系统由合成射流、壁线传感器和用于无监督学习最优控制律的遗传算法组成。每个合成射流（从矩形流向狭缝中喷出）的速度、频率和驱动相位都可以独立控制。通过使用
反对控制的遗传算法优化...
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