论文摘要
风洞实验是高超声速飞行器设计的关键环节。在高超声速测热实验中,热流信号中,热流信号中往往包含具有非对称特征的干扰信号,处理不当,会带来一定的测量误差,影响热流测量的精确性。通用的信号分析方法,如低通滤波、数据光滑,鲁棒回归等,都没有结合物理过程,直接采用数学算法进行处理,仅能去除白噪声,无法消除非对称信号的影响。本文结合热流实验过程,提出一种智能分析方法,将热流信号自动划分为准备段、冲击段、平稳段和结束段,对平稳段采用数理结合的方法,根据热流信号的物理意义,建立信号的数学模型,剔除干扰信号,从而提高热流测量的精确度。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 李帅,罗长童,姜宗林
关键词: 可控样条,滤波方法,机器学习,热流信号,高超声速
来源: 中国力学大会（CCTAM 2019） 2019-08-25
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 力学,航空航天科学与工程
单位: 中国科学院力学研究所高温气体动力学国家重点实验室,中国科学院大学工程科学学院
分类号: V211.74
页码: 2108-2122
总页数: 15
文件大小: 1529k
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