【摘 要】
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为快速获取高超声速飞行器表面热流数据并缩短飞行器气动热设计周期,提出了一种基于径向基神经网络的气动热快速预测代理模型方法.首先,在飞行器表面每一个离散化的网格节点
【机 构】
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北京机电工程总体设计部,北京 100039
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为快速获取高超声速飞行器表面热流数据并缩短飞行器气动热设计周期,提出了一种基于径向基神经网络的气动热快速预测代理模型方法.首先,在飞行器表面每一个离散化的网格节点单独构造一种正则化的径向基神经网络.随后,通过训练集对所有网络同时进行训练,获得各自网络的连接权值.最后,所有网格节点的神经网络协同预测飞行器表面不同位置的热流.对NASA火星实验室的椭圆钝化高超声速飞行器的应用表明,所提出的代理模型方法在模型训练完成后能够快速进行飞行器表面热流预测,并且模型具有良好的泛化能力,在驻点及迎风大面积区域热流预测结果与数值模拟的偏差在10％以内.
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