多源多精度數(shù)據(jù)融合與氣動特性智能外推

摘要： 在虛擬飛行試驗和飛行器優(yōu)化設(shè)計中,高維高精度的計算往往伴隨著高昂的計算成本.代理模型可以大幅度提高計算效率,同時具備對多源多精度數(shù)據(jù)的融合能力,可基于離散試驗數(shù)據(jù)點進行氣動特性校正.基于此目的,將控制方程向低維空間投影,提出一種侵入式降階的邊界層修正算法,在保證精度同時高效地實現(xiàn)采樣數(shù)據(jù)庫的擴充,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的代理模型能夠提升對飛行器阻力系數(shù)的預(yù)測精度.其次,通過在降階模型中...