基于隨機森林的風洞馬赫數(shù)預(yù)測模型

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1、航空學(xué)報May252016V01．37No．51494-1505ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaISSN1000-6893CN11-1929／Vhttp：Hhkxb．buaa．edu．crlhkxb@buaa．edu．cn基于隨機森林的風洞馬赫數(shù)預(yù)測模型王曉軍1，袁平1’*，毛志忠1，杜寧21．東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽1108192．中國空氣動力研究與發(fā)展中心高速空氣動力研究所，綿陽621000摘要：在風洞試驗中，馬赫數(shù)的穩(wěn)定性和快速性對風洞流場品質(zhì)有著重要影響。為了實現(xiàn)馬赫數(shù)的精確控制，必須對馬赫數(shù)進行快速、準確的預(yù)測

2、。風洞試驗積累了大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)集包含了更多的有益信息，為實現(xiàn)馬赫數(shù)的精確預(yù)測提拱了可能性，但也增加了建模的復(fù)雜度。通常高度復(fù)雜的模型會加重其在實際使用時的計算負擔。針對大數(shù)據(jù)集問題，本文將隨機森林方法應(yīng)用于風洞馬赫數(shù)建模。隨機森林是一種集成模型建模方法，它從3方面降低模型的復(fù)雜度：產(chǎn)生多個樣本子集，減少了子模型的訓(xùn)練樣本個數(shù)；具有并行集成結(jié)構(gòu)，子模型可在不同的CPU上運行，提高了運行速度；以簡單學(xué)習算法回歸樹作為基學(xué)習機，降低了子模型的復(fù)雜度。試驗證明基于隨機森林的馬赫數(shù)預(yù)測模型能夠有效利用試驗積累的大數(shù)據(jù)，滿足工程上預(yù)測速度及精度的要求。關(guān)鍵詞：風洞試驗；馬赫數(shù)

3、；大數(shù)據(jù)集；隨機森林；回歸樹中圖分類號：V217+．21文獻標識碼：A文章編號：1000—6893(2016)05—1494—12隨著各類新型航空航天飛行器的研制與發(fā)展，對風洞試驗的要求也日益增加，風洞已成為研究先進飛行器空氣動力特性不可或缺的、最重要的試驗設(shè)備[1。2]。在風洞系統(tǒng)運行過程中，馬赫數(shù)作為風洞試驗的一個重要的性能指標，它的穩(wěn)定性和快速性對風洞流場品質(zhì)有重要的影響。風洞系統(tǒng)運行過程復(fù)雜，提高馬赫數(shù)的控制精度一直是其主要研究方向。首先，氣源儲氣容量一定，隨著試驗進程的推進，風洞不斷地消耗氣源里的空氣，導(dǎo)致氣源壓力隨時間逐漸下降；其次，試驗要求飛行器模型攻

4、角步進或連續(xù)變化，不同飛行器模型攻角的變化不同，對風洞流場品質(zhì)的影響很大；再次，由于飛行器模型的特殊要求，穩(wěn)定段總壓和試驗段馬赫數(shù)的設(shè)定值不同，風洞流場的變化也不同。本文以FL-26風洞為研究對象，雖然一次試驗的運行時間大約為100S，馬赫數(shù)的控制周期只有l(wèi)Oms，但風洞流場的變化卻是迅速和復(fù)雜的。提高馬赫數(shù)控制精度的前提是全面而深刻地了解被控對象，尤其是對于精度要求高的控制系統(tǒng)，被控對象的建模顯得尤為重要。另外，風洞控制策略欲采用預(yù)測控制方法，其利用滾動優(yōu)化代替全局優(yōu)化，可以實現(xiàn)多變量控制，有效地處理約束問題¨j。傳統(tǒng)的建模方法主要包括機理分析法與基于數(shù)據(jù)的方法。

5、風洞系統(tǒng)由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、各部分相互耦合、擾動頻繁等[4-7]，難以建立機理模型。僅存的機理模型都是將空氣復(fù)雜的三維流動簡化為一維流動凹]。當要求進一步提高馬赫數(shù)的控制精度時，該模型無法適應(yīng)控制器的要求。非線性收稿日期：2015-06-17；退修日期：2015-07-09；錄用日期：2015—08—19；網(wǎng)絡(luò)出版時間：2015·08·2611：35網(wǎng)絡(luò)出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detajI／11．1929．V．20150826．1135．001．html基金項目：國家自然科學(xué)基金(61473073，61333006)*通訊作者．Tel．：024·

6、83680461E-mail：yuanping@ise．neu．edu．cn荸l用罄武

7、I曉軍，袁平。毛志忠，等．基于隨機森林的風瀾馬赫數(shù)預(yù)測模型[J]i航空學(xué)報，2016，37(5)：1494．1505．WANGXJ，YUANP，MAOZz．eta1．WindtunnelMachnumberpredictionmode／basedonrandomforest[JI．ActaAeronauticaetAstronaut#C8Sinica，2016，37(5)：1494．1505．王曉軍，等：基于隨機森林的風洞馬赫數(shù)預(yù)測模型自回歸滑動平均(NARX)[93模型能夠借助

8、系統(tǒng)輸入、輸出數(shù)據(jù)，確定過程的動態(tài)品質(zhì)或系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及參數(shù)，該方法具有逼近精度高、結(jié)構(gòu)簡單、收斂速度快等優(yōu)點，對于先進控制方法具有很好的適應(yīng)性。利用NARX模型來預(yù)測風洞系統(tǒng)馬赫數(shù)已成為提高馬赫數(shù)控制精度的必然要求[1?。風洞系統(tǒng)測試段馬赫數(shù)無法使用儀器直接測量，根據(jù)亞聲速一維等熵流理論，可通過穩(wěn)定段總壓和駐室靜壓間接得到(簡稱總壓和靜壓)。在馬赫數(shù)預(yù)測過程中，實際上建立的是總壓和靜壓NARX模型，而總壓和靜壓可使用高精度(0．05％)壓力傳感器檢測得到。對風洞系統(tǒng)的氣動結(jié)構(gòu)、空氣環(huán)流以及風洞試驗特點的研究[4。73發(fā)現(xiàn)影響總壓和靜壓的主要因素均為主調(diào)壓閥位移、主