【摘 要】
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以深度学习为基础,构建了一个基于深度神经网络的回归预测模型.根据样本数据,以损失函数最小为训练目标,通过反向传播算法以及随机梯度下降方法训练模型,采用训练结果对高超声速飞行器表面热环境进行评估.采用典型飞行任务中的782个样本数据进行算例分析,预测结果与实际数据的对比结果表明,壁面热流峰值和温度峰值的平均误差分别为3.03％和1.86％,表明该模型具有快速、高精度的特点.
【机 构】
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上海机电工程研究所,上海 201109;南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,江苏 南京 210016;南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,江苏 南京 210016;南京航空
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以深度学习为基础,构建了一个基于深度神经网络的回归预测模型.根据样本数据,以损失函数最小为训练目标,通过反向传播算法以及随机梯度下降方法训练模型,采用训练结果对高超声速飞行器表面热环境进行评估.采用典型飞行任务中的782个样本数据进行算例分析,预测结果与实际数据的对比结果表明,壁面热流峰值和温度峰值的平均误差分别为3.03％和1.86％,表明该模型具有快速、高精度的特点.
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