高超声速飞行器热环境快速预测方法

作     者：华一畅 黄杰 姚卫星 Hua Yichang;Huang Jie;Yao Weixing

作者机构：上海机电工程研究所上海201109 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室江苏南京210016 南京航空航天大学飞行器先进设计技术国防重点学科实验室江苏南京210016 

基　　金：博士后创新人才支持计划(BX20190152) 中国博士后科学基金资助项目(2019M660118) 国家自然科学基金资助项目(52002181) 江苏省博士后科研资助计划项目(2019K127) 江苏高校优势学科建设工程资助项目 

出 版 物：《机械设计与制造工程》 (Machine Design and Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2021年第50卷第12期

页      码：93-96页

摘      要：以深度学习为基础,构建了一个基于深度神经网络的回归预测模型。根据样本数据,以损失函数最小为训练目标,通过反向传播算法以及随机梯度下降方法训练模型,采用训练结果对高超声速飞行器表面热环境进行评估。采用典型飞行任务中的782个样本数据进行算例分析,预测结果与实际数据的对比结果表明,壁面热流峰值和温度峰值的平均误差分别为3.03%和1.86%,表明该模型具有快速、高精度的特点。

主 题 词：飞行器 深度学习 深度神经网络 热环境 简化计算 

学科分类：080103[080103] 08[工学] 080104[080104] 0801[工学-力学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-509X.2021.12.021

馆 藏 号：203107094...