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高超声速飞行器是当前航空航天界研究的热点，乘波飞行器构型被认为是克服高超声速升阻比屏障的一种有效方法，乘波体的设计面临着多目标优化问题，如果气动分析采用CFD数值分析的话，那优化的时间将难以忍受，本文针对这一问题，拟引进神经网络技术。构造神经网络响应面来模拟设计参数和飞行器各种性能参数之间的强非线性映射关系，从研究的结果来看，训练成功的神经网络模型能很好的模拟这种非线性映射，乘波体的三个性能参数最大相对误差值为1.8％。