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| 1 | 等离子体电磁干扰下圆柱绕流壁面压力信号AI实时降噪显示文摘面向闭环主动流动控制的可靠传感需求,提出采用人工神经网络模型对不同等离子体电磁干扰下受污染流场信号进行实时降噪处理。以安装在圆柱表面的动态压力传感器为研究对象,分别采集了正弦交流介质阻挡放电(AC–DBD)的“稠密峰”型干扰信号和纳秒脉冲介质阻挡放电(NS–DBD)的“稀疏突刺”型干扰信号,对人工合成含干扰的流场压力数据进行了监督学习训练,并对模型的泛化能力进行了测试验证。结果表明:基于人工神经网络模型的实时降噪方法可以有效抑制等离子体激励带来的电磁干扰影响,还原真实的压力信号,且对AC–DBD“稠密峰”型干扰信号的降噪效果更好,降噪后信号波形平滑,与真实信号拟合度高;将模型用于真实的流场压力测量中,通过对比降噪后信号与真实信号均值,验证了降噪神经网络的信号还原精度。 | 陈杰 宗豪华 宋慧敏 梁华 刘诗敏 方子淇 | 2023 | 实验流体力学2023，37，4： | 0 |
| 2 | 飞行器表面等离子体融合分析法显示文摘为对飞行器表面的等离子体态进行实时监测和分析,提出了一种新型的融合神经网络的等离子体分析方法。对电磁波在等离子体中的传播情况进行了分析,使用渐近薄膜近似和初等矩阵运算的方法计算相关参数,再引入神经网络进行多特征的优化,并使用自适应学习率调整。实验结果表明:在数据传输稳定性测试中,该文方法在碰撞频率为0.5 GHz时的数据传输速率在1020 Mbps附近波动;进行净运算时间测试时,在碰撞频率为5 GHz、面积区域为2 m^(2)时的净运算时间为253 ms。 | 李昀桓 李奇 金魁 | 2023 | 南京理工大学学报2023，47，6： | 0 |
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