一种基于多任务学习的eVTOL气动建模方法

本发明涉及航空气动建模技术领域，更具体地说，涉及一种基于多任务学习的eVTOL气动建模方法。本方法包括：分析eVTOL各气动部件的气动效应与相互影响，识别影响飞行器气动性能的关键特征参数，获得气动效应分析结果；利用气动效应分析结果，结合多层感知器神经网络和长短期记忆神经网络，构建基于气动效应特征的多任务学习模型；获取飞行器原始数据，根据飞行状态与气动特性，构建样本数据集；使用样本数据集对多任务学习模型进行训练，并进行验证评估，获得并输出eVTOL的多任务学习模型。本发明能够更准确地反映气动干扰和耦合特性，实现对eVTOL复杂气动特性的快速精准预测。