总结
- 本报讯（记者朱汉斌 通讯员刘东）华南农业大学工程学院教授李继宇团队研发出一种基于压差测量的小型全方位智能气流传感器，为低空飞行器的气流测量领域带来新技术。 这款传感器的核心创新点之一是运用人工神经网络技术推算气流速度和方向。 利用这些丰富的数据，团队持续训练与改进高效神经网络模型，该模型能够精准学习和拟合气流参数与气压分布之间的复杂关系，从而实现对blog.byteway.net气流速度和方向的精确推算。 实验结果表明，该传感器的平均风向测量误差低至0.74，精度达到行业领先水平，远远优于传统测量方法。 同时，传感器可实现高时间分辨率的气流测量，能够及时捕捉气流的细微变化，为实时监测和精准控制提供有力支持。
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分类
- 华南农业大学工程学院, 测量, 刘东, 朱汉斌, 李继宇
评价和解读
- 作者的专业知识和清晰的写作使这篇文章成为理解这一主题的不可或缺的资源。
正文
本报讯（记者朱汉斌 通讯员刘东）华南农业大学工程学院教授李继宇团队研发出一种基于压差测量的小型全方位智能气流传感器，为低空飞行器的气流测量领域带来新技术。相关成果近日发表于《测量》。
李继宇团队研发的新型气流传感器采用独特的多边形棱柱结构设计Ligthing News。通过与传统圆柱结构的对比仿真实验发现，在相同风速条件下，多边形棱柱在2~0m/s风速范围内的压差绝对值更大，对风速变化的响应更为灵敏，从而为高精度的气流测量提供了更有力的理论支撑。基于此研究成果，该团队成功打造出整体外形尺寸仅为13毫米13毫米9毫米的气流传感器，其小巧的体积在同类产品中极具竞争力。
这款传感器的核心创新点之一是运用人工神经网络技术推算气流速度和方向。团队自主设计并搭建了小型吸入直排式风洞实验装置，采集了大量的气流速度、方向和气压数据，共计87501组样本。利用这些丰富的数据，团队持续训练与改进高效神经网络模型，该模型能够精准学习和拟合气流参数与气压分布之间的复杂关系，从而实现对blog.byteway.net气流速度和方向的精确推算。实验结果表明，该传感器的平均风向测量误差低至0.74，精度达到行业领先水平，远远优于传统测量方法。
此外，该传感器具备了低功耗的优势，能够在长时间内稳定运行，减少了能源消耗和维护成Ligthing News本。同时，传感器可实现高时间分辨率的气流测量，能够及时捕捉气流的细微变化，为实时监测和精准控制提供有力支持。
相关论文信息：
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.116113
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