一种水面飞行器非定常波浪运动响应预测方法与系统

本发明属于本发明属于水上飞机设计技术领域，公开了一种水面飞行器非定常波浪运动响应预测方法与系统，通过计算机仿真计算得到水面飞行器非定常水动性能数据的输入‑输出数据样本对，构建适用于水面飞行器非定常水动性能预测的基于条件扩散的深度学习神经网络，使用训练样本数据库训练深度学习神经网络，通过扩散模块学习加噪后的水动性能曲线的噪声规律，对深度学习神经网络进行测试。本发明中能更快的获取水动性能数据，并且获取成本更低，此外能够达到很好的预测精度。