Se propone un método de modelado de orden reducido basado en la fusión de algoritmos y el marco de multifidelidad para la aerodinámica no lineal no permanente, con el fin de obtener un modelo aerodinámico no permanente de bajo coste y alta precisión. Este método integra el algoritmo tradicional, el algoritmo inteligente y el algoritmo de fusión de datos multifidelidad. En este método, el algoritmo tradicional se basa en la teoría del flujo separado, el algoritmo inteligente se refiere al método autorregresivo no lineal (NARX), y el algoritmo de fusión de datos multifidelidad utiliza datos de diferente fidelidad para el modelado aerodinámico, lo que puede acortar el coste del tiempo de adquisición de datos. En el proceso de modelado, en primer lugar, un modelo multifidelidad con descripción NARX proporciona un marco general de algoritmos inteligentes para la aerodinámica inestable. A continuación, basándose en la teoría del flujo separado, se construye la ecuación de corrección desde el modelo de baja fidelidad hasta el resultado de alta fidelidad, y se utiliza el algoritmo cucú basado en la optimización del caos para identificar los parámetros. Para verificar la eficacia del método, se establece un modelo aerodinámico no permanente del perfil aerodinámico NACA0012. Se utilizan tres tipos de datos de baja, media y alta fidelidad para el modelado. Los datos de baja y media fidelidad se obtienen del solver CFD-Euler y del solver CFD-RANS, respectivamente, mientras que los datos de alta fidelidad provienen de los resultados experimentales. A continuación, se establece el modelo y su predicción de los coeficientes aerodinámicos inestables coincide con los resultados de CFD y los datos experimentales. Después, el modelo se aplica a un sistema aeroelástico bidimensional, y el análisis de bifurcación y de respuesta de ciclo límite se compara con los resultados experimentales, lo que demuestra además que el modelo puede capturar con precisión las principales características del flujo en el rango de flujo de baja velocidad y alto ángulo de ataque. Además, se estudia la convergencia del modelo; la precisión y la capacidad de generalización, así como el alcance de la aplicabilidad del modelo, se comparan con otros modelos aerodinámicos y finalmente se discuten.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Diseño de metodología para la aplicación del control estadístico en procesos de corta duración en metalurgia
Artículo:
Sincronización híbrida del sistema Lorenz generalizado incierto mediante control adaptativo
Artículo:
Predicción del comportamiento termoestructural de la tapa de la nariz de un vehículo hipersónico basada en el acoplamiento de campos múltiples
Artículo:
Una nueva familia de elementos finitos de gran precisión
Artículo:
La Optimización de la Localización de la Carga en Plataforma Tridimensional: Empleando los Algoritmos FP-Tree y del Enjambre Artificial de Peces
Informe, reporte:
Diagnóstico sobre la logística del comercio internacional y su incidencia en la competitividad de las exportaciones de los países miembros
Infografía:
Sistemas de calidad. Six Sigma
Manual:
Química de los taninos
Artículo:
Influencia del COVID-19 en las dinámicas de exportación, producción y consumo de carne vacuna en Colombia y el mundo: Una revisión monográfica.