一种面向三维飞行器气动系数预测的数据增广与模型训练方法、系统及介质

本发明提供一种面向三维飞行器气动系数预测的数据增广与模型训练方法、系统及介质，涉及飞行器气动系数快速预测领域，解决了智能CFD中高质量CFD数据的稀缺性与高成本问题；方法包括：定义包括外形、工况、气动系数在内的基础气动数据集，将采样后的点云数据与工况、气动系数共同构成气动数据库；对点云数据进行随机采样，得到增广后的点云数据，在气动数据库基础上构成增广后的气动数据库；构建气动系数预测神经网络，完成预训练后使用增广后的气动数据库对该神经网络微调，得到面向三维飞行器气动系数预测的智能模型；本发明是低成本的气动数据增广方案，利用了通用三维数据，减少模型对气动数据的需求，提升了智能模型的效能。