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J-GLOBAL ID：202202223606868570   整理番号：22A0707334

圧縮性キャビティ流を予測するための新しい低次元モデル【JST・京大機械翻訳】

A Novel Reduced-Order Model for Predicting Compressible Cavity Flows

著者 (5件)： Liu Zhe (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, 710072 Shaanxi, People’s Republic of China) ,  Ning Fangli (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, 710072 Shaanxi, People’s Republic of China) ,  Zhai Qingbo (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, 710072 Shaanxi, People’s Republic of China) ,  Ding Hui (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, 710072 Shaanxi, People’s Republic of China) ,  Wei Juan (School of Communication Engineering, Xidian University, 710071 Shaanxi, China)
資料名： Journal of Aircraft  (Journal of Aircraft)
巻： 59  号： 1  ページ： 58-72  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0515C  ISSN： 1533-3868  CODEN： JAIRAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮性空洞流は航空車両に広く存在する。圧縮性空洞流を解くための計算流体力学のコストは高い。この課題に取り組むために,本研究では,圧縮性空洞流を予測するためのLSTM-ROMと名付けた長い短期メモリ(LSTM)ニューラルネットワークと適切な直交分解(POD)を組み合わせた新しい低減次数モデル(ROM)を提案した。最初に,PODを用いて低次元部分空間を提供した。次に,LSTMニューラルネットワークを設計して,時間発展によるPOD係数を予測した。結果は,LSTM-ROMが長時間のPOD係数を正確に予測でき,超音波速度における衝撃波構造を捕捉することを示した。予測密度と垂直速度場は,直接数値シミュレーション(DNS)によってシミュレートしたものと一致した。LSTM-ROMの計算時間は,DNSのほぼ1分の1であった。LSTM-ROMの性能を動的モード分解(DMD)および多層パーセプトロン(MLP)の性能と比較して,LSTM-ROMによって予測された密度および垂直速度場の二乗平均誤差は,DMDおよびMLPによって予測されたものより小さいことがわかった。さらに,LSTM-ROMは,亜音速で異なる傾斜角を有する空洞上の流れを正確かつ効率的に予測することができる。したがって,LSTM-ROMは圧縮性空洞流を予測するための正確で効率的な方法であり,他の複雑な流れの基礎を築く。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音速 ,  記憶装置 ,  衝撃波 ,  航空輸送 ,  ニューラルネットワーク ,  空洞 ,  傾斜角 ,  圧縮性 ,  超音波速度 ,  時間発展 ,  多層パーセプトロン ,  *計算流体力学
準シソーラス用語： 直交分解 ,  *キャビティ流 ,  速度場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 航空機の空気力学  (QK02010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 圧縮性 ,  キャビティ流 ,  予測 ,  低次元 ,  モデル