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人工智能在空腔气动/声学特性预测与控制参数优化中的应用
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《实验流体力学》2022年 第3期36卷 33-43页
作者:吴军强 杨党国 张林 龚天弛 周方奇 王岩 李阳中国空气动力研究与发展中心空气动力学国家重点实验室绵阳621000 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所绵阳621000 南京航天航天大学航空学院南京210016 
多参数多条件下的精准气动特性数据是进行飞行器快速设计、系统完善、性能评估、指标考核的基本前提和根本保证。基于人工智能的深度学习技术与流体力学交叉融合已成为当前发展趋势,并在湍流模型改造、系统理论建模、气动数据预测、控...
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