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题名基于多可信度代理模型的导弹气动数据生成技术研究
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作者
付朋真
陈江涛
张培红
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机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
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出处
《计算力学学报》
北大核心
2025年第5期714-721,共8页
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基金
国家数值风洞工程项目(NNW)
国家自然科学基金(52175214)
国家自然科学基金委员会-中国工程物理研究院NSAF联合项目(U2230208)资助.
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文摘
代理模型是气动数据生成的新研究方向,传统的代理模型方法依赖于大量高精度仿真模型的样本点及其响应值来确保模型的精度,多可信度代理模型通过融合多层的高可信度和低可信度模型,能在保持一定精度的同时降低计算成本,对降低导弹研发周期有着重要意义。本文以Co-Kriging模型为代表,对不同数量的低可信度样本点对多可信度模型的影响与最佳的高低可信度样本点比例展开研究,并提出一种适用于气动数据的多可信度代理模型采样方法,该方法在利用高低可信度气动数据一一映射关系,在低可信度气动数据上使用K-means聚类算法获得训练用的高可信度气动数据对应位置。应用到导弹气动数据预测中及三种多可信度代理模型构建中,其中Co-Kriging模型综合预测效果最优,推荐高低可信度样本数比例为1:4与1:3之间。
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关键词
气动数据
多可信代理模型
高低可信度样本点比例
K-MEANS聚类算法
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Keywords
erodynamic data
multi-trusted proxy model
the proportion of high and low confidence sample points
K-means clustering algorithm
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分类号
O355
[理学—流体力学]
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