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申请/专利权人：华中科技大学;湖北航天技术研究院总体设计所
申请日：2024-11-15
公开（公告）日：2025-01-21
公开（公告）号：CN119337736A
专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的火箭跨声速飞行壁面压力脉动快速预测方法，属于火箭跨声速数值模拟计算领域，该方法构建了基于卷积神经网络的火箭跨声速飞行壁面压力脉动预测模型，实现了通过火箭定常数值仿真数据预测相同工况下非定常壁面压力脉动的功能。该预测模型的构建过程包括：对火箭外流场各结构化网格点进行定常数值模拟并导出数值稳定的定常流场数据；对各壁面网格点进行非定常模拟并导出数值稳定后的每一时间步的壁面压力数据；对数据进行处理获得训练数据集；根据训练数据集对神经网络模型进行训练。本发明提供的方法能够快速、准确地预测火箭跨声速飞行时的壁面压力脉动功率‑密度谱。
专利权项：1.一种火箭跨声速飞行壁面压力脉动预测模型建立方法，其特征在于，包括：S1，对火箭外流场进行网格化处理得到火箭外流场的三维结构化网格，分别采用第一、第二湍流模型一一对应获取各网格点的定常流场模拟数据、各壁面网格点的压力脉动时域数据；S2，以火箭箭体回转轴为基准，从所述火箭外流场中选择多个截面，获取各截面中各网格点的定常流场模拟数据、各截面中各壁面网格点的压力脉动时域数据，并对所述各截面中各壁面网格点的压力脉动时域数据进行FFT处理得到压力脉动频域数据；其中，各截面中的网格点数量为Nx*Ny，Nx为沿流向方向的壁面网格点数，Ny为沿壁面法向的网格点数；S3，以所述多个截面的各网格点的定常流场模拟数据的平均值为样本、以所述多个截面的各壁面网格点的压力脉动频域数据的平均值为标签，对卷积神经网络进行训练，将训练好的卷积神经网络作为火箭跨声速飞行壁面压力脉动预测模型。
百度查询： 华中科技大学 湖北航天技术研究院总体设计所 基于卷积神经网络的火箭跨声速飞行壁面压力脉动快速预测方法
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