摘要
一种飞行器流场重构方法,属于空气动力学技术领域。本发明解决了对于复杂外形飞行器的三维流场重构预测结果精度不稳定、可靠性较差的问题。本发明通过参数化生成不同飞行器几何外形,采用CFD计算方法进行流场计算;对获取的不同飞行器几何外形进行几何表达点采样,采用符号距离表达方法提取几何外形特征信息;飞行器外形特征信息与来流条件合并为输入特征矩阵,将对应流场计算得出的三方向速度场与压力场作为输出特征矩阵,形成流场重构数据集,并划分训练集、验证集与测试集;将获取的数据集导入到双重嵌套式注意力机制的网络中,进行模型训练,从而能够对输入不同外形特征、不同工况的飞行器实现流场精准预测。
技术关键词
重构方法
飞行器外形
通道注意力机制
外形飞行器
表达方法
三维机翼
空气动力学技术
表达式
Sigmoid函数
符号
优化神经网络
输出特征
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特征提取方法
矩阵
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