一种基于贝叶斯概率模型的机身湍流微肋条减阻预测方法

一种基于贝叶斯概率模型的机身湍流微肋条减阻预测方法，属于微肋条减阻技术领域。本发明解决了传统数值模拟方法在求解机身微肋条的减阻特性时存在计算网格量大、计算方法缺乏所导致的计算代价高、难度大的问题。本发明对机身微肋条相关特征进行参数化提取，获取微肋条外形参数、环境参数、飞行状态参数等，并进行参数降维，然后通过贝叶斯神经网络方法对历史数据进行建模，最终实现对未知微肋条构型的阻力增量的精准高效预测，并对预测结果进行不确定度评估。本发明有效解决了传统CFD计算方法存在计算成本高、计算代价大的问题，并进一步提高了试验效率，能够完成对机身微肋条的精准且高效的减阻收益评估。