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# System prepended metadata

title: 舊流程圖
tags: [深度學習]

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# 原程式碼產生 npz 內容

6 個 channel
- Input
    - mask $\times 1$
    - freestream Velocity X/Y $\times 2$
- Target
    - pressure $\times 1$
    - Velocities fields $\times 2$
    
![](https://hackmd.io/_uploads/Skf_q67q3.png)

# 使用者輸入系統
## 決定翼剖面需要的升力係數
- 在飛機設計中，在初步設計中透過限制分析可以得到最佳設計點的推重比及翼負載 (W/S)
- 翼負載會決定要設計的升力係數

    $\dfrac{W}{S} = \dfrac{1}{2}\rho V^2C_L$
    
- 再選擇翼剖面時，透過前面得到的升力係數可以粗估翼型所需要的提供的二維升力係數

    $C_{l,cr}\approx C_{L,cr}\div0.9\div0.9$
    
- 並確認巡航狀況下之雷諾數

    $Re_{cr}\approx\dfrac{\rho V_{cr}\bar{c}}{\mu}$
    
## 使用 DNNs 預測升阻力係數並比對符合條件的翼剖面
- 使用者輸入升阻力係數及自由流速分量
- 使用訓練好的模型 (DNNs) 預測係數
    - Input
        - 使用者輸入的預期升阻力係數、自由流速度分量
        - 資料庫中的近1500比翼剖面數據
    - Output
        - 升阻力係數
- 比對預測結果的升阻力係數與輸入的升阻力係數，得到符合條件的翼剖面

```mermaid
graph TD
subgraph prediction
subgraph user input
user_input1(自由流速度分量); user_input2(升阻力係數)
end
input(近1500比翼剖面)

Model{DNNs Model 做預測}
input & user_input1 --> Model
Model -- prerdict --> output(預測出的升阻力係數)
end
subgraph Compare
process[比對]
output & user_input2 --> process
process --> 符合條件的翼剖面
end
```

## 使用符合條件的翼剖面畫升阻力係數對攻角變化圖
- 使用前面比對出來符合條件的翼剖面
- 給定一定的攻角區間 (-5 ~ 5)
- 跟前面使用的模型相同 (DNNs) 迴圈執行
    - Input
        - 自由流速分量(使用者輸入的速度調整成在該攻角下的速度分量)
        - 符合條件的翼剖面

    - Output
        - 該攻角下的升阻力係數

```mermaid
graph TD
subgraph 攻角區間
AOA(攻角區間)
subgraph prediction
input1(該攻角下的速度分量)
input2(符合條件的翼剖面)
process{DNNs Model 做預測}
input1 & input2 --> process --> output(該攻角下的升阻力係數)
end
output & AOA --> plot{繪製成升阻力係數對攻角關係圖}
end
```