Data-Driven Control-Oriented Modeling for Response of Fluidic Thrust Vectoring

稳健性(进化) 推力矢量 控制理论(社会学) 计算机科学 非线性系统 无量纲量 过程(计算) 流体学 鲁棒控制 系统标识 推力 算法 控制工程 应用数学 数学 工程类 物理 数据挖掘 控制(管理) 度量(数据仓库) 航空航天工程 人工智能 机械 生物化学 化学 量子力学 基因 操作系统
作者
Kaiwen Zhou,Changming Cheng,Xin Wen
出处
期刊:AIAA Journal [American Institute of Aeronautics and Astronautics]
卷期号:: 1-14
标识
DOI:10.2514/1.j064022
摘要

Response to control input is of significance to the application of real-time active flow control (AFC). In this paper, a novel data-driven framework is used to discover the underlying physics of the dynamic response process of fluidic thrust vectoring (FTV), a typical application of AFC. In the proposed framework, sparse identification of a nonlinear dynamics (SINDy) algorithm is used to identify the governing equations of the flow control responses of sets of noisy measurement data. The clustering algorithm is then used to seek the generalized coefficients of basis functions for different sets of data, which improve the robustness of the model to noisy measurement data. First, a simulated mechanical system is used to validate the effect of the framework. To simplify the modeling, control performance and characteristics are investigated in a detailed manner. Then a dimensionless parameter [Formula: see text] based on the pressure coefficient is found to exhibit a linear relationship with the vector angle under different working conditions. This parameter is introduced in the proposed framework to model the dynamic process of response to control input. The obtained governing equations can describe the dynamic process accurately based on the validation of testing data. The form of the governing equation is rewritten and analyzed based on the control theory, revealing the physics of this process, which is significant to practical AFC implementation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
冷冷子发布了新的文献求助10
刚刚
2秒前
丘比特应助adgcxvjj采纳,获得10
4秒前
妥妥酱发布了新的文献求助10
4秒前
雪离战衣发布了新的文献求助10
4秒前
小强给vampirell的求助进行了留言
4秒前
xiha西希发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
ll应助燕燕于飞采纳,获得10
6秒前
海德堡完成签到,获得积分10
7秒前
shinn发布了新的文献求助10
8秒前
梅西完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
Rondab应助Candy采纳,获得10
9秒前
nn发布了新的文献求助10
10秒前
脑洞疼应助ly采纳,获得10
10秒前
Zhidong Wei完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
阿高完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
仰山雪完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
17秒前
李健应助拼搏惜蕊采纳,获得30
17秒前
hhlibrary发布了新的文献求助10
19秒前
老豆芽24发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
天不会黑完成签到 ,获得积分10
21秒前
田様应助shinn采纳,获得10
22秒前
23秒前
25秒前
星辰大海应助akz采纳,获得10
25秒前
junxing发布了新的文献求助10
26秒前
Ldq发布了新的文献求助10
27秒前
nanfang完成签到 ,获得积分10
28秒前
29秒前
30秒前
30秒前
31秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969574
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514435
关于积分的说明 11173986
捐赠科研通 3249755
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794979
邀请新用户注册赠送积分活动 875537
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804844