[发明专利]基于属性约简的翼型气动力系数预测方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于属性约简的翼型气动力系数预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、对翼型进行CST参数化，获得表征翼型外形几何参数的翼型CST参数；

S2、对步骤S1获得的翼型CST参数进行属性约简，得到翼型约简后的属性；

S3、对步骤S2翼型约简后的属性进行风洞试验或CFD数值仿真，获取翼型约简后的气动数据；

S4、通过自适应提升方法对步骤S3获得的翼型约简后的气动数据建立预测模型并进行训练，直至满足目标评价条件。

2.根据权利要求1所述的一种基于属性约简的翼型气动力系数预测方法，其特征在于：步骤S1的具体实现方法包括如下步骤：

S1.1、CST参数化方法通过类别函数和形状函数对翼型进行描述，表达式为：

其中，为CST参数化后的翼型无量纲化的纵向坐标；为无量纲化的横向坐标，x为翼型曲线的横向坐标，C为翼型弦长；为类别函数，为形状函数，为用于控制翼型尾缘处厚度，τ_T为无量纲化的尾缘厚度，τ_T＝Δz_TE/C，Δz_TE为尾缘厚度；

S1.2、设置类别函数的表达式为：

其中，N1和N2分别为控制翼型前缘及尾缘形状的系数，N1和N2的取值范围为0-1；

S1.3、设置形状函数的表达式为：

其中，i为第i项，n为第n项，A_i为权重因子，为形状函数分量，用伯恩斯坦多项式进行替换，伯恩斯坦多项式的第n项表达式为：

则：

S1.4、通过控制权重因子A_i实现对翼型几何形状的控制，得到表征翼型外形几何参数的翼型CST参数。

3.根据权利要求2所述的一种基于属性约简的翼型气动力系数预测方法，其特征在于：步骤S2对步骤S1获得的翼型CST参数进行属性约简，属性约简方法为主成分分析法、多维尺度法、t分布随机邻域嵌入法中的一种，设置步骤S1中得到的CST参数数据由上表面权重因子A_ui和下表面权重因子A_li组成，则步骤S1中得到的CST参数数据集S1为：

S1＝{A_u1,A_u2,…,A_u(n+1),A_l1,A_l2,…,A_l(n+1)}；

约简后的数据集S2为：

S2＝{B₁,B₂,…B_m},m≤2(n+1)

其中，B_m代表约简后的参数数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于属性约简的翼型气动力系数预测方法，其特征在于：步骤S2中主成分分析法的具体实现过程为：对于步骤S1中得到的CST参数数据集为S1＝{A_u1,A_u2,…,A_u(n+1),A_l1,A_l2,…,A_l(n+1)}，计算脉动量：

其中，A_j为数据集S1中的第j项，j＝1,…,2(n+1)，得到矩阵A_j'后再计算自相关矩阵A'A'^T，A'为所有A_j'构成的矩阵，并对自相关矩阵A'A'^T进行特征值分解，获得特征向量W及其特征值，则得到输出的低维数据B＝WA'。

5.根据权利要求3所述的一种基于属性约简的翼型气动力系数预测方法，其特征在于：步骤S2中多维尺度法的具体实现过程为：通过计算欧式距离区分数据点，输入原始2(n+1)维空间的CST参数数据集S1，降维后任意两个样本之间的距离B_m等于在2(n+1)维空间的距离，得到约简后的数据集S2。