基于深度学习的翼型气动弹片流场参数预测

摘要： 弹片是解决翼型流动分离的重要技术手段，合理的弹片参数对翼型表面压力分布尤为重要。基于数据驱动的深度学习方法与计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)相结合，可快速有效地完成对复杂流场特征的识别与提取。本文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的翼型表面压力分布预测方法，通过提取流场... （共7页）