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面向长序列非定常气动力辨识的Lseq2seq模型
文献类型：会议
作者单位：[1]西北工业大学航天学院空天飞行技术研究所 [2]中国航天空气动力技术研究院,空气动力理论与应用研究所
会议文献：第七届全国流固耦合与非常流体力学学术会议论文集
会议名称：第七届全国流固耦合与非常流体力学学术会议
会议日期：20240408
会议地点：中国江苏盐城
出版日期：20240408
语 种：中文
摘 要：本文基于传统的Seq2seq神经网络架构进行改进,提出了一种可以用于非定常气动力辨识的Lseq2seq神经网络模型。该模型解决了传统Seq2seq网络模型无法处理长序列的弊端,具有频域辨识精度高、可以修正传统模型颤振预测结果等优势,并且框架更为通用,具有较好的可移植性,为非定常气动力辨识问题的解决提供了一种新思路。
关 键 词：非定常气动力快速辨识 颤振边界预测 智能方法 深度神经网络
分 类 号：V211.3] V411.4
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