高速飞行器气动力-热-结构多场耦合智能预测方法

本发明涉及高速飞行器气动力－热－结构多场耦合智能预测方法，属于高速飞行器设计技术领域；根据飞行器飞行轨迹，抽取用于计算气动力和气动热状态的样本参数；对飞行器进行建模，模拟计算获取气动力和气动热数据集；计算沿轨迹的飞行器温度场；对气动力数据集进行训练，获得气动力预测模型；计算飞行器模型的结构应力位移场数据；在气动力数据集、飞行器温度场、飞行器模型的结构应力位移场数据中，提取关注的飞行器特征点相应数据，获得特征点数据集；对特征点数据集进行训练，得到精确的预测结果；本发明对模拟仿真的气动力－热－结构耦合数据进行人工智能算法离线学习建模后，实现输入飞行轨迹，快速预测输出飞行器特征点数据沿飞行轨迹变化的数据。