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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提供了一种自修正的RBF神经网络用于高维气动力建模方法，该方法包括：步骤1：基于风动试验数据库，计算CFD气动力数据；步骤2：并对计算后的CFD气动力数据进行统一化处理，分为亚音速数据子集、跨音速数据子集和超音速数据子集；步骤3：将亚音速数据子集、跨音速数据子集和超音速数据子集分别通过光滑函数进行采样，并将其输入自修正RBF神经网络模型中进行训练测试，同时EnKF滤波算法根据泛化要求进行在线修正，输出符合泛化误差的气动力模型参数。自修正后的RBF神经网络结果比修正前更靠近CFD气动力数据，建模效果更加好。
主权项：1.一种基于EnKF滤波修正RBF神经网络的高维气动力建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于历史仿真试验数据库，进行CFD气动力数据计算；步骤2：对计算后的CFD气动力数据进行统一化处理，分为亚音速数据子集、跨音速数据子集和超音速数据子集；步骤3：通过光滑函数对亚音速数据子集、跨音速数据子集和超音速数据子集进行采样，并将其输入RBF神经网络模型中进行训练测试，同时EnKF滤波算法根据泛化要求进行在线修正，输出符合泛化误差的气动力模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于EnKF滤波修正RBF神经网络的高维气动力建模方法
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