一种基于神经网络的飞行器气动特性预测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的飞行器气动特性预测方法，涉及飞行器气动设计领域，包括：采集预设飞行器在不同来流参数和外形参数下的气动特性参数获得第一训练集；将第一训练集划分为M个第一子训练集；构建M个第一飞行器气动特性预测模型；基于M个所述第一子训练集分别训练对应的M个第一飞行器气动特性预测模型，获得M个第二飞行器气动特性预测模型；基于待预测飞行器的来流参数和外形参数获得M个输入数据；将M个输入数据分别输入到对应的第二飞行器气动特性预测模型中获得待预测飞行器的气动特性参数预测结果；通过本方法能够快速且准确的对飞行器气动特性进行预测，降低了计算量和计算成本，提高了效率。