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Aerodynamic Acoustic Prediction Wall Pressure Spectrum Model Based on Symbolic Regression
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内容提要
本研究提出了一种新型墙压力谱经验模型，解决了气动翼型后缘噪声预测的鲁棒性问题。该模型基于人工智能符号回归方法，适用于不同翼型和流动条件，验证结果显示其准确性优于传统模型，并与Amiet理论结合用于风力发电机噪声预测。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型墙压力谱经验模型，解决了气动翼型后缘噪声预测的鲁棒性问题。
- 该模型基于人工智能符号回归方法，适用于不同翼型和流动条件。
- 验证结果显示该模型在外部数据集上的准确性优于传统模型。
- 该模型与Amiet理论结合，用于全尺度风力发电机的气动声学噪声预测。
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