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基于条件扩散的变形结构气动热预测方法
1
作者
何纪云
吕宏强
+4 位作者
李旭东
虞建
许冉
张俊龙
刘学军
《空气动力学学报》
北大核心
2025年第8期22-35,I0001,共15页
伸缩变形结构飞行器外形复杂,气动热数据分布差异较大,代理模型难以准确捕获其物面气动热数据的分布。为了对变形结构飞行器物面气动热进行准确预测,本文基于条件扩散模型提出了一种变形结构气动热预测方法(heating-MLP diffusion,HMD)...
伸缩变形结构飞行器外形复杂,气动热数据分布差异较大,代理模型难以准确捕获其物面气动热数据的分布。为了对变形结构飞行器物面气动热进行准确预测,本文基于条件扩散模型提出了一种变形结构气动热预测方法(heating-MLP diffusion,HMD)。该方法包括前向扩散与逆向去噪两个过程。在前向扩散过程中,对原始气动热数据进行逐步加噪,直至成为纯高斯噪声;在逆向去噪过程中,将变形结构外形和工况参数作为条件,利用全连接神经网络预测扩散过程中每步添加的噪声,从而学习隐含的气动热数据分布特性,最终实现飞行器伸缩变形机翼物面网格点的气动热预测。基于数值仿真数据的模型验证结果表明,相较于高斯过程、神经过程和全连接神经网络,基于条件扩散模型的气动热预测方法能够取得更好的预测效果,平均绝对百分比误差在10%左右。该方法可为伸缩变形结构高速飞行器机翼物面气动热计算提供一种精确预测模型。
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关键词
条件扩散
代理模型
高速
气动热
伸缩变形结构
全连接神经网络
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职称材料
题名
基于条件扩散的变形结构气动热预测方法
1
作者
何纪云
吕宏强
李旭东
虞建
许冉
张俊龙
刘学军
机构
南京航空航天大学人工智能学院
南京航空航天大学航空学院
北京航天长征飞行器研究所
出处
《空气动力学学报》
北大核心
2025年第8期22-35,I0001,共15页
基金
国家自然科学基金面上项目(12472236)。
文摘
伸缩变形结构飞行器外形复杂,气动热数据分布差异较大,代理模型难以准确捕获其物面气动热数据的分布。为了对变形结构飞行器物面气动热进行准确预测,本文基于条件扩散模型提出了一种变形结构气动热预测方法(heating-MLP diffusion,HMD)。该方法包括前向扩散与逆向去噪两个过程。在前向扩散过程中,对原始气动热数据进行逐步加噪,直至成为纯高斯噪声;在逆向去噪过程中,将变形结构外形和工况参数作为条件,利用全连接神经网络预测扩散过程中每步添加的噪声,从而学习隐含的气动热数据分布特性,最终实现飞行器伸缩变形机翼物面网格点的气动热预测。基于数值仿真数据的模型验证结果表明,相较于高斯过程、神经过程和全连接神经网络,基于条件扩散模型的气动热预测方法能够取得更好的预测效果,平均绝对百分比误差在10%左右。该方法可为伸缩变形结构高速飞行器机翼物面气动热计算提供一种精确预测模型。
关键词
条件扩散
代理模型
高速
气动热
伸缩变形结构
全连接神经网络
Keywords
conditional diffusion
surrogate models
high speed
aeroheating
telescopic deformed structure
fully connected neural network
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V211.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于条件扩散的变形结构气动热预测方法
何纪云
吕宏强
李旭东
虞建
许冉
张俊龙
刘学军
《空气动力学学报》
北大核心
2025
0
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