高超声速飞行器热环境快速预测方法

• 作者: 华一畅 黄杰 姚卫星
• 来源期刊: 机械设计与制造工程
• 学科: 航空航天
• 关键词: 飞行器 深度学习 深度神经网络 热环境 简化计算
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 飞机设计技术|Aircraft design technology
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: V211.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-509X.2021.12.021

摘要

以深度学习为基础,构建了一个基于深度神经网络的回归预测模型.根据样本数据,以损失函数最小为训练目标,通过反向传播算法以及随机梯度下降方法训练模型,采用训练结果对高超声速飞行器表面热环境进行评估.采用典型飞行任务中的782个样本数据进行算例分析,预测结果与实际数据的对比结果表明,壁面热流峰值和温度峰值的平均误差分别为3.03％和1.86％,表明该模型具有快速、高精度的特点.