[发明专利]一种基于深度学习的高超声速进气道流场快速预测方法在审
| 申请号： | 202211119244.2 | 申请日： | 2022-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN115470726A | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 钟家祥;屈峰;孙迪;王梓瑞;田洁华;白俊强 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06F30/27;G06F30/23;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291 | 代理人： | 陈星 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的高超声速进气道流场快速预测方法，以深度学习为基础，建立高超声速进气道流场快速预测模型，直接利用壁面压力传感器数据进行流场预测，应用于高超声速进气道流场的快速/实时预测和进气道状态的准确判断。相比于传统基于CFD方法获取流场，基于该方法可快速得到具有高精度、高准确性的高超声速进气道流场。此外，该方法从高超声速飞行器的实际飞行状态出发，以进气道壁面的压力传感器得到的实时壁面压力数据作为输入，可实现高超声速进气道流动状态的实时判定以及进气道流场的实时监测，进而保障飞行器的安全、高效运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 高超 声速 进气道流场 快速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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