【摘 要】
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为了提升仿蜻蜓串联扑翼的气动性能，采用神经网络与CFD相结合的方法，系统分析了扭转角幅值，翼间距和前后翼相位差变化对仿蜻蜓串联扑翼升举效率的影响。研究结果表明：扭转角幅值，翼间距和前后翼相位差变化对仿蜻蜓串联扑翼的气动性能具有重要影响。就所研究的参数范围，通过神经网络优化后，最优和最差参数组合扑翼的升举效率相差90.33%。进一步通过对不同参数组合仿蜻蜓串联扑翼的流场分析，发现优化参数组合的串联扑
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975429，52005104）；
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为了提升仿蜻蜓串联扑翼的气动性能，采用神经网络与CFD相结合的方法，系统分析了扭转角幅值，翼间距和前后翼相位差变化对仿蜻蜓串联扑翼升举效率的影响。研究结果表明：扭转角幅值，翼间距和前后翼相位差变化对仿蜻蜓串联扑翼的气动性能具有重要影响。就所研究的参数范围，通过神经网络优化后，最优和最差参数组合扑翼的升举效率相差90.33%。进一步通过对不同参数组合仿蜻蜓串联扑翼的流场分析，发现优化参数组合的串联扑翼前翼脱落的尾涡可以重新附着在后翼表面，减弱后翼上冲程时的涡旋强度，降低扑翼的能量消耗，从而使扑翼获得更好的气动性能。
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