改造后的CG-01风洞测控系统采用高速数据采集系统和智能控制技术,提高了测控系统的测控精度.用以太网实现计算机之间通信,除了模型姿态角控制和调压阀控制以外,将超扩段调节片和试验段可开闭壁板纳入计算机控制,提高了风洞运行效率.

风洞流场的多维性、复杂性以及马赫数的不可直接测量、马赫数控制一直是风洞控制的难点和重点.笔者在研究FL26Y风洞流场特性的基础上,应用神经网络技术,研究马赫数在线辨识问题,为高精度风洞流场马赫数控制提供技术支持.首先介绍神经网络马赫数辨识原理,然后介绍神经网络拓扑结构的设计,并构造神经网络的马赫数辨识模型(NNI).最后通过软件实现及仿真研究动态数据优化、软件滤波以及动量系数对网络学习性能的影响,进一步验证神经网络辨识器在实时性、自适应性、以及辨识精度等方面的优越性.