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人工智能气动特性预测技术在火箭子级落区控制项目的应用
被引量：
17
1
作者
杜涛
许晨舟
+8 位作者
王国辉
宫宇昆
何巍
牟宇
李舟阳
沈丹
程兴
高家一
韩忠华
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期61-73,共13页
发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性。该方法能够降低研制成本,缩短周期。先后解决了相关函数选择、模型超参数训练、数据检验和...
发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性。该方法能够降低研制成本,缩短周期。先后解决了相关函数选择、模型超参数训练、数据检验和“人在回路”应用等关键算法与技术问题,应用于运载火箭子级栅格舵落区控制项目气动研制,获得了设计所需完整的气动特性数据。2019年7月26日火箭飞行搭载试验验证了预测方法的正确性。最后,提出了人工智能技术在气动设计应用的分级概念和标准,划分和识别人工智能的能力,确定阶段性功能,为人工智能与气动设计结合与应用提供参考。
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关键词
人工智能
机器学习
气动特性
栅格舵
火箭子级落区控制
技术分级
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职称材料
题名
人工智能气动特性预测技术在火箭子级落区控制项目的应用
被引量：
17
1
作者
杜涛
许晨舟
王国辉
宫宇昆
何巍
牟宇
李舟阳
沈丹
程兴
高家一
韩忠华
机构
北京宇航系统工程研究所
西北工业大学航空学院翼型、叶栅空气动力学重点实验室
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期61-73,共13页
基金
国家自然科学基金(11772261)。
文摘
发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性。该方法能够降低研制成本,缩短周期。先后解决了相关函数选择、模型超参数训练、数据检验和“人在回路”应用等关键算法与技术问题,应用于运载火箭子级栅格舵落区控制项目气动研制,获得了设计所需完整的气动特性数据。2019年7月26日火箭飞行搭载试验验证了预测方法的正确性。最后,提出了人工智能技术在气动设计应用的分级概念和标准,划分和识别人工智能的能力,确定阶段性功能,为人工智能与气动设计结合与应用提供参考。
关键词
人工智能
机器学习
气动特性
栅格舵
火箭子级落区控制
技术分级
Keywords
Artificial intelligence
Machine learning
Aerodynamic characteristics
Grid fin
Rocket first stage landing area control
Technology classification
分类号
V211.24 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
人工智能气动特性预测技术在火箭子级落区控制项目的应用
杜涛
许晨舟
王国辉
宫宇昆
何巍
牟宇
李舟阳
沈丹
程兴
高家一
韩忠华
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
17
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