【摘 要】
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在导弹的初期设计阶段,通常需要对导弹的气动性能进行快速粗略评估.针对传统工程估算软件计算精度低和CFD方法计算代价大的缺陷,提出一种基于高斯过程回归(GPR)代理模型快速
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院,模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室,南京 211106;软件新技术与产业化协同创新中心,南京 210023;南京航空航天大学航空学院,南京
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在导弹的初期设计阶段,通常需要对导弹的气动性能进行快速粗略评估.针对传统工程估算软件计算精度低和CFD方法计算代价大的缺陷,提出一种基于高斯过程回归(GPR)代理模型快速预测典型导弹气动性能的方案.以导弹外形参数和攻角作为模型输入,升力系数、阻力系数和力矩系数作为模型输出,对GPR模型的气动性能预测结果进行分析.首先,与其他常用代理模型的预测精度对比,GPR模型对3种系数的预测误差分别仅为0.24％、0.36％和0.36％,高于其他代理模型的预测精度.其次,考虑GPR模型核函数选择严重依赖人工先验知识的问题,采用了一种自动核构造算法,无需先验知识即可从数据中自动学习核函数.将该算法嵌入GPR框架中,与传统GPR模型比较,实验结果表明:基于该算法的GPR模型对3种系数的预测误差分别降低到0.10％、0.22％和0.17％.最后,给出导弹气动性能快速预测的应用实例,结果表明所提出的GPR模型的导弹气动性能预测方案是有效的,能够满足设计初期快速且精确的气动性能预测需求.
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