一种基于物理信息神经网络的大柔性机翼静气动弹性分析方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的大柔性机翼静气动弹性分析方法，属于飞行器设计领域；针对超大展弦比机翼，首先，基于片条理论将其离散为n个展向剖面，初始化每个展向剖面的基准迎角参数；然后，搭建物理信息神经网络PINN，利用对每个剖面进行非定常流场求解，针对当前第i次迭代，利用物理信息神经网络依次遍历提取每个剖面翼型表面的压强分布，计算各自的气动载荷分布，得到机翼的广义力；基于机翼的广义力和结构信息求解结构动力学方程，使用模态旋转法计算大变形机翼的变形，最后，通过气动力和结构变形的求解迭代循环直至迎角收敛，得到机翼的实际升力L。本发明显著提高了计算精度和效率，能够适应不同的飞行条件和机翼设计。