公开(公告)号：CN116306097A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310070881.3

申请日：2023-01-13

申请人： 清华大学

发明人： 陈旭佳 ,  杜澍浛 ,  刘梦鸽 ,  童军博 ,  劳天成 ,  刘义 ,  范文慧

IPC分类号： G06F30/23 ,  G06F18/214 ,  G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种高速运动体表面关键点温度曲线的预测方法及装置，其中的方法包括：基于高速运动体的历史时刻飞行轨迹数据，确定第一输入向量；基于高速运动体的未来时刻飞行轨迹数据，确定第二输入向量；通过预先训练的温度预测模型，对高速运动体的初始历史时刻温度向量、第一输入向量以及第二输入向量进行处理，得到高速运动体表面关键点对应的未来时刻温度向量；根据未来时刻温度向量，获取高速运动体表面关键点对应的温度曲线。该方法克服了现有技术对高速运动体进行温度预测存在计算量大、耗时长，且无法用于动态、实时预测的缺陷，实现了高速运动体表面关键点温度曲线的快速、准确预测。

公开(公告)号：CN116127872A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310069183.1

申请日：2023-01-13

申请人： 清华大学

发明人： 陈旭佳 ,  杜澍浛 ,  刘梦鸽 ,  铁鸣 ,  方洪 ,  王建林 ,  刘义 ,  范文慧

IPC分类号： G06F30/28 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06F30/27 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种高速运动体表面气动压力场的预测方法及装置，其中的方法包括：获取高速运动体的实时飞行状态参数，实时飞行状态参数包括实时飞行速度、实时攻角以及实时侧滑角；将实时飞行状态参数输入至预先训练的气动压力场预测模型，得到高速运动体的实时表面气动压力场；其中，气动压力场预测模型通过主成分分析降维模型与深度神经网络回归预测模型融合得到。该方法通过将主成分分析降维模型与深度神经网络回归预测模型进行融合，得到能够更好地对高维实时表面气动压力场进行预测的气动压力场预测模型，进而实现特定飞行状态下高速运动体表面气动压力场的快速、准确预测。

公开(公告)号：CN116050300A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310081520.9

申请日：2023-01-13

申请人： 清华大学

发明人： 陈旭佳 ,  刘梦鸽 ,  杜澍浛 ,  铁鸣 ,  方洪 ,  王建林 ,  刘义 ,  范文慧

IPC分类号： G06F30/28 ,  G06F18/214 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种高速运动体表面气动热流场的预测方法及装置，其中的方法包括：获取高速运动体的实时飞行状态参数，实时飞行状态参数包括实时飞行高度、实时飞行速度、实时攻角以及实时侧滑角；将实时飞行状态参数输入至预先训练的气动热流场预测模型，得到高速运动体的实时表面气动热流场；其中，气动热流场预测模型通过主成分分析降维模型与深度神经网络回归预测模型融合得到。该方法通过将主成分分析降维模型与深度神经网络回归预测模型进行融合，得到能够更好地对高维实时表面气动热流场进行预测的气动热流场预测模型，进而实现特定飞行状态下高速运动体表面气动热流场的快速、准确预测。