Прогнозирование аэродинамических нагрузок и аэроупругих реакций при решении задач динамической аэроупругости
Authors: Харин И.А. , Раскатова М.В. , Логунов Б.А. 
Published: January 2025

В процессе развития современной авиационной техники значение аэроупругости в проектировании летательных аппаратов постоянно возрастает, однако существующие методы аэроупругого анализа и оптимизации недостаточно эффективны, что препятствует их практическому инженерному применению. Целью исследования является анализ этих методов и оценка их эффективности в контексте решения задач аэроупругости летательного аппарата. Для эффективного решения этих задач необходимы продвинутые нейронные сети глубокого обучения, способные моделировать сложные нелинейности и управлять большими объемами данных. Существующие модели на основе нейронных сетей имеют ограничения, в частности, в моделировании нестационарных потоков. Традиционным моделям не хватает устойчивости при экстраполяции, поэтому включение в модель обработки крупномасштабных данных означает существенное продвижение в предсказательных возможностях. Методологический подход включает сбор данных, обучение модели с использованием сети с долговременной памятью и проверку модели. В данном исследовании представлена нестационарная аэродинамическая модель уменьшенного порядка, использующая сеть с долговременной памятью. Приведено сравнение эффективности предложенной модели с традиционными подходами, что подчеркнет ее применимость в реальных сценариях. Если глубокое обучение только облегчает управление аэродинамическими сложностями, то нейронные сети с долговременной памятью дополнительно учитывают динамическое, нелинейное поведение на расширенных наборах данных, что повышает надежность прогнозирования. Появление сложных нейросетевых моделей предвещает новую эру в аэроупругом анализе, преодолевая ограничения неглубоких моделей.
In the process of developing modern aviation technology, the importance of aeroelasticity in the design of aircraft is constantly increasing, but the existing methods of aeroelastic analysis and optimization are not sufficiently effective, which hinders their practical engineering application. The aim of this study is to analyze these methods and evaluate their effectiveness in the context of solving the problems of aeroelasticity of an aircraft. Effective solution of these problems requires application of the advanced deep learning neural networks capable of modeling complex nonlinearities and managing large amounts of data. The existing neural network-based models have limitations, in particular, in modeling unsteady flows. Traditional models lack stability when extrapolating, so incorporating large-scale data processing into the model represents a significant advancement in predictive capabilities. The methodological approach includes data collection, model training using a long short-term memory network, and model validation. This study presents a reduced-order unsteady aerodynamic model using a long short-term memory network. A comparison of the efficiency of the proposed model with traditional approaches is provided, which emphasizes its applicability in real-world scenarios. If deep learning only facilitates the management of aerodynamic complexities, then long short-term memory networks additionally take into account the dynamic, nonlinear behavior on extended data sets, which increases the reliability of forecasting. The emergence of complex neural network models heralds a new era in aeroelastic analysis, overcoming the limitations of shallow models.