基于汽车模型时间平均压敏漆数据的风向与表面压力分布估计的稀疏传感器布置优化
流体动力学
2022-06-27 v1
摘要
本研究提出一种利用数据驱动的优化稀疏压力传感器来预测简单汽车模型（Ahmed模型）所受风向及其表面压力分布的方法。基于不同偏航角下的时间平均表面压力分布数据库，在假设模型左右两侧传感器对称的前提下，选取Ahmed模型上的稀疏压力传感器对位置，用于偏航角估计与压力分布重建。表面压力分布由压敏漆测量获得。应用了三种基于贪心算法的稀疏传感器选择算法，并对传感器位置进行了优化。对三种算法的传感器位置及偏航角与压力分布的估计精度进行了比较与评估。结果表明，少量优化传感器即可准确预测偏航角与压力分布。
引用
@article{arxiv.2205.07513,
title = {Optimization of Sparse Sensor Placement for Estimation of Wind Direction and Surface Pressure Distribution Using Time-Averaged Pressure-Sensitive Paint Data on Automobile Model},
author = {Ryoma Inoba and Kazuki Uchida and Yuto Iwasaki and Takayuki Nagata and Yuta Ozawa and Yuji Saito and Taku Nonomura and Keisuke Asai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07513},
year = {2022}
}
备注
to be published in Journal of Wind Engineering & Industrial Aerodynamics