一种基于数据融合的火箭脉动压力预测方法

本发明公开了一种基于数据融合的火箭脉动压力预测方法，属于气动技术领域。该方法首先基于飞行剖面各工况，获取缩比模型的风洞试验数据、仿真数据及对应的试验特征数据、仿真特征数据；其次构造长短期记忆神经网络，以活性子空间向量对仿真条件的映射关系作为神经网络输入层向中间层第一层的映射，形成基于仿真脉动压力数据预测试验脉动压力数据的模型；获取全尺寸火箭的仿真数据并输入至模型中，预测出火箭飞行试验压力时序数据。通过本发明的应用，提高神经网络的物理约束性、可解释性并提高模型置信度，能够更准确预测火箭实际飞行的脉动压力，有利于提高火箭飞行安全性。