Neural networks as surrogate models for nonlinear, transient aerodynamics within an aeroelastic coupling-scheme in the time domain
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/327373
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
EditorCIMNE
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this paper the creation of a nonlinear, transient surrogate model is described
that can be used within an aeroelastic coupling-scheme in the transonic range. The
method is based on the theory of artifical neural networks as well as the autoregressive
moving average method (ARMA). It can be shown that the method is able to approximate
the nonlinear aeroelastic behaviour of the NLR7301 airfoil. Also limit cycle oscillations
can be approximated with acceptable accuracy.
CitacióLindhorst, K.; Haupt, M.C.; Horst, P. Neural networks as surrogate models for nonlinear, transient aerodynamics within an aeroelastic coupling-scheme in the time domain. A: COUPLED IV. "COUPLED IV : proceedings of the IV International Conference on Computational Methods for Coupled Problems in Science and Engineering". CIMNE, 2011, p. 661-676. ISBN 978-84-89925-78-6.
ISBN978-84-89925-78-6
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Coupled-2011-58_Neural networks as surrogate.pdf | 876,7Kb | Visualitza/Obre |