基于重抽樣加權(quán)的飛行器多源數(shù)據(jù)融合方法
打開文本圖片集
摘 要:風洞試驗方法和計算流體力學(CFD)數(shù)值模擬方法在飛行器的初步研制階段能夠?qū)τ陲w行器的氣動性能提供精準分析,其對于飛行器的氣動外形優(yōu)化與設(shè)計起到了重要的作用。而風洞試驗與CFD方法不可避免地存在試驗與計算成本較高等問題。為實現(xiàn)對于飛行器氣動性能的低成本及高效分析,本文對風洞試驗數(shù)據(jù)進行了機器學習方法的預(yù)測分析研究,提出了一種基于多模型結(jié)合方法的數(shù)據(jù)融合模式,其原理是通過重復(fù)抽樣的方法多次獲取精度略低的CFD數(shù)據(jù)與精度較高的風洞試驗數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,并通過基于均方誤差的加權(quán)方法對于多映射關(guān)系進行結(jié)合從而輸出最終的預(yù)測結(jié)果。(剩余13798字)