基于涡动力学和人工智能的气动光学传输机理研究

本项目针对严重影响机载成像探测制导精度的气动光学效应这一共性基础问题，研究基于涡动力学和人工智能的气动光学建模方法。主要研究内容包括：①基于大涡模拟的高速流场数值模拟及其流动特性分析；②结合高速流场物理特性和数值仿真结果，将湍流密度场转换的折射率场等效为具有丰富纹理信息的灰度图像，再利用多小波分解进行涡结构识别，得到大、小尺度涡结构；③利用工程光学法对大尺度的涡结构进行光学传输建模，利用统计光学法对小尺度涡结构进行建模；④并利用人工免疫算法从工程应用角度优化随机相位屏的分布；以及利用细胞自动机等效光学传输过程得到具有预测功能的综合优化气动光学传输模型；⑤将其与传统的随机相位屏模型比较，分析不同参数对气动光学效应的影响，评价该模型的工程实用价值。研究成果将定量揭示气动光学传输机理，提高我国成像制导武器的探测、跟踪识别能力，同时为机载成像系统设计与分析提供理论依据和数值仿真基础。