摘要
本发明提供了一种基于极稀疏测量数据的高速列车表面流场快速预测方法,其包括:(1)构建高精确度的表面压力分布数据库;(2)提取训练集压力分布矩阵的主导空间模态;(3)压缩感知重构;(4)采用改进的粒子群优化算法获取最优传感器布设方案;(5)建立快速预测模型。本发明构思合理,通过构建高精确度的表面压力分布数据库,能对多工况下的高速列车表面压力场进行精确重构,能对高速列车在不同工况下的表面压力分布进行快速有效预测。
技术关键词
列车表面
压缩感知重构
粒子群优化算法
工况
矩阵
传感器
压力
基追踪算法
训练集数据
广义
重构误差
稀疏系数向量
速度
因子
预测模型训练
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