533.6.011.5:004.622:004.855.5 Метод классификации элементов поверхности летательного аппарата для численно-аналитического решения задач аэродинамики

Котенев В. П. (МГТУ им.Н.Э.Баумана), Рацлав Р. А. (МГТУ им.Н.Э.Баумана), Сапожников Д. А. (МГТУ им.Н.Э.Баумана), Чернышёв И. В. (МГТУ им.Н.Э.Баумана)

ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ, РЕШАЮЩЕЕ ДЕРЕВО, КЛАССИФИКАЦИЯ, ОПТИМИЗАЦИЯ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ, РАЗРАБОТКА ПРИЗНАКОВ


doi: 10.18698/2309-3684-2017-3-83104


Предложен алгоритм классификации элементов поверхностей летательного аппарата на основе бинарного решающего дерева с пороговыми предикатами. На основе исходного описания объектов разработаны производные признаки, позволяющие отделять классы с минимальными потерями. Проведены обучение и верификация предикатов на синтетических данных. Описан алгоритм получения данных для обучения. Невысокие значения ошибок классификации и простота реализации позволяюприменять алгоритм при решении прикладных задач аэродинамики.


[1] Котенев В.П. Точная зависимость для определения давления на сфере при произвольном числе Маха сверхзвукового набегающего потока // Математическое моделирование. 2014. Т. 26. № 9. с. 141-148.
[2] Котенев В.П., Сысенко В.А. Аналитические формулы повышенной точности для расчета распределения давления на поверхности выпуклых, затупленных тел вращения произвольного очертания. Математическое моделирование и численные методы. 2014. Т. 1. № 1-1. с. 68-81.
[3] В. Н. Булгаков, В. П. Котенев, Д. А. Сапожников. Моделирование сверхзвукового обтекания затупленных конусов с учетом разрыва кривизны образующей тела.-Математическое моделирование и численные методы ,2017 №2
[4] Пучков А.С., Сапожников Д.А. Определение свободных параметров в формуле для распределения давления на затупленном конусе в сверхзвуковом невязком потоке. Молодежный научно-технический вестник, #05, 2017.
[5] Краснов Н. Ф., Основы аэродинамического расчета: Аэродинамика тел вращения, несущих и управляющих поверхностей. Аэродинамика летательных аппаратов: Учеб. Пособие для студентов втузов. – М.: Высшая Школа, 1981. – 496 с.
[6] Димитриенко Ю.И., Котенев В.П., Захаров А.А. Метод ленточных адаптивных сеток для численного моделирования в газовой динамике.- М.:Физматлит.-2011.-280 с.
[7] J. DeSpirito, S.I. Silton, P. Weinacht. Navier-Stokes Predictions of Dynamic Stability Derivatives: Evaluation os Steady-State Methods. Journal of Spacecraft and Rockets, Vol 46, No.6, 2009.
[8] Ю.И. Димитриенко, М.Н. Коряков, А.А. Захаров Применение метода RKDG для численного решения трехмерных уравнений газовой динамики на неструктурированных сетках// Математическое моделирование и численные методы. № 4. 2015 г. с.75-91.
[9] J.D. Brown, L.A. Yates, G.T. Chapman. Transonic Aerodynamics of Lifting Orion Crew Capsure from Ballistic Range Data. Journal of Spacecraft and Rockets, Vol 47, No.1, 2010.
[10] Флах П. Машинное обучение Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных– М: ДМК Пресс, 2015. – 400 с.
[11] David L. Poole, Alan K. Mackwoth. Artificial intelligence. Cambridge University Press, 2017, 760 p.
[12] Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. ed.2 , New York— Springer, 2009, 745p.
[13] Shinkyu Jeong, Kazuhisa Chiba, Shigeru Obayashi. Data minig for aerodynamic design space. Journal of Aerospace Computing, Information and Communication, Vol. 2, #11, 2005, pp 452-496.
[14] Paul G. Tucker. Advanced Computauional Fluid and Aerodynamics. Cambridge University Press, 2016, 578 p.
[15] Wei Wei, Rong Mo, Qingming Fan. Knowledge extraction for aerodynamic simulation data compressor rotor, Procedia Engineering 15, 2011, pp. 1792-1796
[16] Маккинли У. Python и анализ данных - М.: ДМК Пресс, 2015. - 482 с.
[17] Ричарт В., Коэльо П.Л.Построение систем машинного обучения На языке Python. 2-е издание -М.: ДМК Пресс, 2016. - 302 с.


Котенев В.П., Рацлав Р.А., Сапожников Д.А., Чернышев И.В. Метод класси- фикации элементов поверхности летательного аппарата для численно-аналити- ческого решения задач аэродинамики. Математическое моделирование и числен- ные методы, 2017, No 3, с. 83–104.



Скачать статью

Количество скачиваний: 906