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World File Search System湍流模型
使用机器学习的空气动力学优化...
本文提出了一种空气动力学优化方法，该方法利用机器学习技术来增强稳态雷诺（Reynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Perrynolds perrands vere的Navier-Stokes（RANS）模拟）模拟的湍流模型，这些模拟容易出现，这些模拟很容易出现，以使其不准确，以使复杂流动的复杂流动涉及分离等现象。我们采用了场的反转和机器学习（FIML）方法，通过解决一些高实现数据的逆问题（对于不同的形状和/或流条件），从而渗透模型差异，并使用机器学习（例如神经网络）来概括差异Ellds for Unseseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenneclesnementity。作为概念证明，我们使用直接数值模拟（DNS）数据进行一组参数化的周期性山丘，以增强使用FIML的两种方程式𝑘-𝜔-𝜔SST模型，然后将其合并到CFD求解器中以进行空气动力学形状优化，而在成本优化的情况下，将其纳入最小化。为了说明对湍流模型选择的固有优化敏感性，我们还使用Wilcox𝑘 -𝜔模型进行比较。一旦为不同的湍流模型实现了最佳形状，我们就建议使用混合Rans-LES改进延迟的分离涡流模拟（IDDES）来验证流量预测，这反过来又对可用DNS数据进行了验证。结果强调了在存在流量分离的情况下优化对湍流模型的敏感性，而FIML启动的𝑘-𝜔SST模型能够实现更高的拖动降低（20。8-25。3％）与IDDES预测（在速度和皮肤摩擦方面）达成公平同意。基线SST模型可实现4。5-6。5％，速度和皮肤摩擦与IDDES结果相比差。
增强炮弹模型在田间反演和机器学习的指导下
本报告调查了使用数据驱动方法的使用，即现场倒置和机器学习（FIML），以改善常规的湍流模型，例如Spalart-Allmaras模型和Menter SST K-ω模型。使用有限的训练数据使用基于ML的方法来产生可推广到大量流量配置的校正的关键方面之一是设计适当的“功能”（输入ML模型）。基于FIML方法的指导的模型以分析形式介绍。在本报告的末尾列出了本研究中已经进行了实验的其他功能列表。尽管这些校正中没有使用这些，但它们被包括在当前工作中使用的完整过程。
分布式风力涡轮机的设计载荷基础指导
ACP 美国清洁能源 DFMEA 设计故障模式与影响分析 DLC 设计载荷工况 dWAM 分布式风气动弹性建模 ECD 具有方向变化的极端相干阵风 ECG 极端相干阵风 EDC 极端方向变化 EOG 极端运行阵风 EOG 1、EOG 50 具有 1 年和 50 年重现期的 EOG ETM 极端湍流模型 EWM 极端风速模型 EWS 极端风切变 FLS 疲劳极限状态 HAWC2 水平轴风力涡轮机模拟代码 第二代 HAWT 水平轴风力涡轮机 IEC 国际电工委员会 IECRE IEC 可再生能源应用设备标准认证体系 NREL 国家可再生能源实验室 NTM 正常湍流模型 NWP 正常风廓线模型 O&M 运营和维护 OEM 原始设备制造商 PSF 部分安全系数 RRD RRD Engineering, LLC SLS 使用极限状态 ULS 极限状态 VAWT垂直轴风力涡轮机 V&V 验证和确认 WTG 风力发电机 数学符号 A 威布尔尺度参数 𝐹𝐹 𝑘𝑘 通用特征载荷 k 威布尔形状参数 I ETM ETM 湍流强度 PE (𝐹𝐹 𝑘𝑘 ) 超过 𝐹𝐹 𝑘𝑘 的概率 p 0 参考大气压 T ECD ECD 的瞬态持续时间 T EDC EDC 的瞬态持续时间 T EWS 极端风切变 (EWS) 的瞬态持续时间 T 阵风 EOG 的阵风持续时间
h-infinity 输出反馈控制：应用于无人驾驶
5.6 带控制器的环路形状对象................................................................................. 81 5.7 环路增益奇异值图............................................................................................... 82 5.8 湍流模型仿真................................................................................................ 83 5.9 随机速度扰动矢量................................................................................................. 84 5.10 对单位倾斜角阶跃命令的闭环横向状态响应......................................................................... 86 5.11 对单位倾斜角阶跃命令的闭环纵向状态响应......................................................................................... 87 5.12 对单位倾斜角阶跃需求的控制历史............................................................................. 88 5.13 对单位俯仰角阶跃命令的闭环纵向状态响应......................................................................................... 89 5.14 对单位俯仰角阶跃命令的闭环横向状态响应......................................................................................... 90 5.15 对单位俯仰角阶跃需求的控制历史............................................................................. 91 5.16 控制器结构................................................................................
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
通过湍流大气传播引起的抖动
AAOL-BC被用来进行实验，该实验试图测量激光束上的大气诱导的抖动。波前的激光束，该激光束在两架飞机之间在不同的高度和分离处繁殖。提出了用于提取湍流诱导抖动的数据处理程序，并使用所得的抖动和高阶波浪畸变来提取湍流参数，例如c n 2和r 0。使用这些各种方法的湍流数量与文献进行了比较。表明，在较低高度和大型飞机分离处收集的数据导致高达5μrad的倾斜到激光束。使用测得的大气诱导的抖动，提取了C N 2值，与文献中普遍存在的模型（例如HV57）融合在一起。使用高阶波前统计近似C n 2的值高于由于飞机周围的空气光学和空气声环境污染而导致的湍流模型所预测的值。
地铁火车射击位置对弯曲隧道中烟气运动特征的影响
移动地铁列车的场景模型可以帮助研究不同火灾位置对弯曲隧道中烟雾传播特征的影响。为此，这项研究采用了三维不稳定的雷诺，平均Navier-Stokes方程方法和重新归一化组的K-ε二方方程湍流模型具有浮力校正，以进行数值分析。使用滑网技术复制火车的运动。结果表明，当火灾在隧道中移动的火车上爆发时，活塞风会导致烟雾的纵向运动。如果与尾车相比，如果烟头回流的头部或中型汽车爆发，烟气回流的时间分别延迟了30 s或17 s。获得的结果为理性提供了理论上的基础，可以很好地控制地铁隧道中的烟气流量并减少火灾事故中的人员伤亡。
战术无人机综述...
摘要：本研究对战术无人机进行了文献检索。首先，它被归类为无人机。文中提到了 ZANKA-III 的特性，它是一种高度自主、被动和主动变形、空气动力学完美的战术无人机 (TUAV) ZANKA-III，由 TUBITAK 的 1001 Ardeb 计划 115M603 提供支持，并提到它们具有优于其他战术无人机的特性。文中不仅简要提到了物理特性，还简要提到了自动驾驶仪系统结构、使用的优化方法以及通过机体执行方程的状态空间模型。为此，考虑了埃尔吉耶斯大学航空航天学院模型飞机实验室生产的 TUAV 的纵向和横向动力学建模，以获得模拟环境。我们生产的 TUAV 被称为 ZANKA-III，重量为 50 公斤，航程约为 3000 公里，续航时间约为 28 小时，飞行高度约为 12500 米。冯-卡门湍流模型用于在纵向和横向模拟环境中模拟飞行过程中的大气湍流。一种称为同时扰动随机近似的随机优化方法。关键词：战术无人机 (TUAV)、状态空间模型、优化