原创 基于深度学习下的航空领域真空羽流解决方案

真空羽流 | 航空模拟 | 深度学习 

神经网络 | 人工智能 | 直接模拟蒙特卡洛

随着深度学习、高性能计算、数据分析、机器学习、人工智能、神经网络的快速发展，航天技术得到突飞猛进的发展。随之而来的真空羽流（火箭发动机工作时，其喷流向外部真空环境自由膨胀，形成的羽毛形状）对航天器材的损害问题显得尤为重要。主要体现在：

力热效应

产生干扰力矩；造成航天器表面温度升高和材料损坏

电磁效应

影响测控、通信等电子设备及信号，产生电磁干扰

溅射污染效应

改变材料的光学和电学特性，造成太阳电池阵功率下降和卫星光学敏感器性能下降

深度学习 | 航空数据一体机

直接模拟蒙特卡洛（DSMC）方法是真空羽流数值模拟的主流方法，但DSMC是一种粒子模拟方法，非常耗时，严重制约了真空羽流及其效应的评估效率。CNN-DSMC（基于卷积神经网络的直接模拟蒙特卡洛）将DSMC数值模拟模型获得的几何拓扑信息、边界条件信息和DSMC数值模拟得到的流场数据作为训练集，输入到卷积神经网络中进行训练，从而获得高精度、高效率的真空羽流智能计算模型，预测不同条件下的真空羽流流场。以月球探测器月面着陆过程中的真空羽流流场为例，分别采用CNN-DSMC计算和DSMC数值模拟，模拟了不同着陆高度下的真空羽流流场的速度和密度。结果表明，两种方法的结果基本一致，流场流速和密度的平均相对误差分别小于6.0%和8.8%。然而，与传统的DSMC方法相比，CNN-DSMC方法的计算速度至少提高了4个数量级，最快速度可达6个数量级。因此，CNN-DSMC方法在真空羽流数值模拟中具有很强的应用潜力。

下面主要以月面探测器月面着陆过程中真空羽流流程为例，分别通过基于卷积神经网络的直接模拟蒙特卡洛方法（CNN-DSMC）和DSMC方法实现月面探测器在不同悬停高度时的真空羽流流场。

一、基于卷积神经网络的直接模拟蒙特卡洛方法

图1是 CNN-DSMC 方法的求解流程图。在 CNN-DSMC 方法中，计算分为两个过程：数据预处理和模型训练。在数据预处理中，将真空羽流仿真模型中的几何拓扑信息抽象为符号距离函数，将边界条件信息抽象为标识符矩阵。SDF和 IM 一起作为训练集的输入；将DSMC 数值模拟得到的真空羽流的速度场（三个）和密度场作为训练集的输出；测试集是未经训练的DSMC数值模拟算例，用于验证CNN-DSMC方法的准确性。完成训练后就得到了真空。

图1：CNN-DSMC 方法计算流程

羽流智能计算模型 (SDF, IM) , =f ρ V (1) 式中：V 和 ρ 分别为真空羽流速度矢量和密度场。下面分别对 CNN-DSMC 方法中的真空羽流仿真模型、卷积神经网络和数据预处理方法进行介绍。

二、真空羽流数值模拟模型

文中 DSMC 算例均是通过北京航空航天大学羽流工作站 PWS完成的。该软件中航天器面网格和 DSMC 计算的体网格是解耦的，并且采用了自适应网格加密策略，方便计算各种复杂工况。此外，PWS 软件可以进行多核并行计算，且实现了真空羽流热效应、力效应分析和污染效应分析等方面的数值模拟。实验结果表明，该软件数值模拟结果与实验符合较好，可以满足文中数据的精度要求。

图2：真空羽流仿真计算域

三、卷积神经网络

CNN-DSMC方法中使用的整体网络结构如图3所示。该网络由一个编码器和两个解码器组成，其中每个编码器（解码器）由七个（反）卷积块组成。每个（反）卷积块的结构组成包括三个（反）卷积和一个最大（反）池化层，如图4所示。单个（反）卷积层包括（反）卷积、 激活函数和批量正则化三个过程。卷积本质上是一种矩阵变换。对于给定的矩阵A，卷积操作定义为 BwA 其中：B是卷积后得到的矩阵；w是卷积核，也是一个矩阵，其矩阵元素会在神经网络的训练中进行优化。反卷积是上述计算的逆过程。文中使用的激活函数是Relu，定义为Relu max(0，)其中x是(反)卷积的输出。批量正则化主要用于修正各层输入数据的期望和方差，有利于训练过程的效率和稳定性。最大池层的作用本质上是下采样，而最大反池化用于上采样。除了前馈过程，编码器中每个卷积块的输出将被输入到解码器中相应位置的反卷积块。该设置是训练中避免梯度消失和梯度爆炸的关键操作。

图3：CNN-DSMC 网络整体结构

图4：（反）卷积块的结构组成

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深空探测方面

将继续实施月球探测工程，发射“嫦娥六号”探测器、完成月球极区采样返回，发射“嫦娥七号”探测器、完成月球极区高精度着陆和阴影坑飞跃探测，完成“嫦娥八号”任务关键技术攻关，与相关国家、国际组织和国际合作伙伴共同开展国际月球科研站建设。继续实施行星探测工程，发射小行星探测器、完成近地小行星采样和主带彗星探测，完成火星采样返回、木星系探测等关键技术攻关。论证太阳系边际探测等实施方案。

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