面向水下航行器的低尾流特征智能化控制方法

研究目标：

针对水下航行器尾流特征导致的目标暴露问题，拟采取近端策略优化等强化学习方法，采集“状态-动作-奖励”动态序列，构建数据驱动的流场控制策略；通过航行器尾部收缩段内置环形阵列射流激励器调制航行器周围的分离流动，并以航行器表面脉动压强和尾流速度为反馈，智能自适应地调节射流速度，最终实现抑制尾流特征并减小航行器阻力的效果。

研究内容：

（1）面向水下航行器精细流场的高保真数值模拟和低不确定度实验方法；

（2）面向水下航行器的尾流低特征智能化控制方法；

（3）基于水槽平台的尾流低特征智能控制策略验证。

技术指标：

（1）开展水下航行器缩比模型水槽内典型运动工况实验，选择航行体尾下游5倍直径位置测量，尾流湍流动能降低≥20%；

预期成果：

（1）面向水下航行器的尾流低特征智能化控制方法研究；

（2）面向水下航行器的尾流低特征智能化控制方法试验报告；

（3）尾流智能控制系统软件1套；

（4）含激励器、传感器和电路元件的尾流智能控制系统原理模型1套；

（5）发表（含录用）EI或SCI论文不少于2篇。

研究周期：2年。

资助经费：40万元

联系人：李亚

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