【摘 要】
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发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性。该方法能够降低研制成本,缩短
【机 构】
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北京宇航系统工程研究所,西北工业大学航空学院翼型、叶栅空气动力学重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11772261)
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发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性。该方法能够降低研制成本,缩短周期。先后解决了相关函数选择、模型超参数训练、数据检验和“人在回路”应用等关键算法与技术问题,应用于运载火箭子级栅格舵落区控制项目气动研制,获得了设计所需完整的气动特性数据。2019年7月26日火箭飞行搭载试验验证了预测方法的正确性。最后,提出了人工智能技术在气动设计应用的分级概念和标准,划分和识别人工智能的能力,确定阶段性功能,为人工智能与气
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