摘要
本发明提供一种流场过压分布非线性降阶预测方法,适用于流场过压分布数据的非线性降维与快速预测,旨在克服传统线性降维方法难以处理高维复杂气动数据的局限性。该方法首先基于飞行器参数化外形生成设计变量样本集,并通过CFD仿真获取对应的高维过压分布数据;随后利用高斯过程隐变量模型对过压分布数据进行非线性降维,提取隐空间变量及重构模型;进而通过Kriging等代理模型建立设计变量与隐空间变量之间的映射关系,实现从设计变量到过压分布的快速预测。该方法无需求解流动控制方程,能够在秒级时间内完成过压分布的重构和预测,显著提升飞行器气动布局设计效率,适用于低声爆飞行器等高性能飞行器的快速设计与评估。
技术关键词
隐变量模型
非线性
重构模型
飞行器机身
Kriging模型
降维方法
样本
数据
位置提取
外形
关系
高性能
参数
方程
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