为了克服传统计算流体力学代理模型不能有效模拟流体力学高度非线性系统的困难,解决现有基于深度学习的代理模型难以有效处理时间顺序信息的问题,以扑翼飞行器的二维翼型为研究对象,基于门控循环单元(GRU)与多层感知机,建立扑翼非定常气动参数的快速预测模型,实现对扑翼扑动时高度非定常、非线性气动参数的实时预测.使用计算流体力学方法获得扑翼二维翼型扑动时的气动参数,以该参数为样本训练预测模型.将扑翼的扑动振幅、频率、摆动角度与运动时间输入预测模型,快速得到扑翼在对应扑动状态下的升力、阻力与力矩.实验结果表明,所建立的预测模型精度高、计算速度快,能够实现对扑翼非定常气动参数变化的实时高精度预测.

自然界的飞鱼可以自如地从水中潜行过渡到空中飞行，并在空中无动力飞行几十米远，具有绝佳的气动特性。主要研究飞鱼在空中的飞行路径问题，气动数据借鉴了前人的风洞实验结果。建立了飞鱼的三维模型，推导了飞鱼飞行的运动方程，编程求解了不同情况下飞鱼的飞行轨迹。通过调整运动参数，找到了水平飞行距离的最优解，所得结论与生物学家现场观测数据吻合较好。