【摘 要】
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采用自主研发CACFD软件平台求解欧拉方程,计算获得球头外形的压力分布作为神经网络样本训练的输入,应用BP神经网络开展高超声速球头外形嵌入式大气数据系统(FADS)算法研究.对
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采用自主研发CACFD软件平台求解欧拉方程,计算获得球头外形的压力分布作为神经网络样本训练的输入,应用BP神经网络开展高超声速球头外形嵌入式大气数据系统(FADS)算法研究.对应的来流状态,如静压、马赫数、攻角和侧滑角作为样本的目标训练神经网络,建立基于CFD方法的FADS求解算法并进行测试研究.研究表明基于CFD方法的FADS算法具有较好的鲁棒性和求解精度,实时性强,是一种非常有效的求解算法.一定样本数范围内,FADS的求解精度随着样本数增加而提高.相对而言,攻角、侧滑角的预测平均相对误差较小,马赫数和静压的预测平均相对误差稍大.
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