一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合方法

一种预测V型唇口直前缘段激波脱体距离的混合方法，涉及空气动力学领域。结合神经网络模型与理论模型，解决在不同来流条件下，特别是存在侧滑角时，脱体激波脱体距离的预测问题。通过数值仿真构建数据集，训练神经网络模型以预测脱体距离；构建理论模型预测充分发展后的脱体距离；通过对比两者输出，确定脱体激波充分发展的边界条件；根据输入条件选择适当的模型计算，实现高效准确预测。基于简化的连续性方程和神经网络模型预测不同来流条件下V型唇口直前缘段激波的脱体距离，分析来流条件变化时脱体激波结构的变化趋势，具有更高预测效率和准确性，能在比计算机仿真更短的时间内得到流场中的主要特征。适用于各种来流条件，包括侧滑角的情况。