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一種飛行器天地相關(guān)性表征方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)與流程

文檔序號:40532383發(fā)布日期:2024-12-31 13:48閱讀:17來源:國知局
一種飛行器天地相關(guān)性表征方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)與流程

本發(fā)明涉及空氣動力學(xué),特別涉及一種飛行器天地相關(guān)性表征方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。


背景技術(shù):

1、天地相關(guān)性研究是指飛行器設(shè)計測試中,針對如何建立地面風(fēng)洞試驗(yàn)獲得的飛行器氣動特性規(guī)律與真實(shí)飛行條件下的飛行器氣動特性規(guī)律關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行的研究。天地相關(guān)性的預(yù)測目標(biāo)是顯性變量與隱性變量的函數(shù),而現(xiàn)有相關(guān)工作大多基于顯性變量進(jìn)行分析與建模,這已成為制約該問題進(jìn)一步提升優(yōu)化的重要挑戰(zhàn)。

2、目前的cfd(computational?fluid?dynamics,計算流體動力學(xué))方法雖然可以對各種物理流動問題進(jìn)行數(shù)值模擬,但一方面其數(shù)據(jù)可靠性需要得到對本身數(shù)值方法的驗(yàn)證,另一方面對復(fù)雜物理現(xiàn)象下的復(fù)雜流動還缺乏實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的確認(rèn)。此外,當(dāng)前天地相關(guān)性分析方法對于實(shí)驗(yàn)環(huán)境、飛行器外形等潛在影響因素未系統(tǒng)的納入建模與分析視野,較大程度的導(dǎo)致相關(guān)性模型預(yù)測氣動性能時效果不佳,具有較大的局限性。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提供一種飛行器天地相關(guān)性表征方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),能夠有效提高天地相關(guān)性表征的可解釋性以及準(zhǔn)確性,并提高了適用性。其具體方案如下:

2、第一方面,本技術(shù)提供了一種飛行器天地相關(guān)性表征方法,包括:

3、基于自編碼器算法以及與飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)確定相應(yīng)的當(dāng)前隱變量表征,并利用當(dāng)前隱變量表征、與所述飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)和飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前全要素樣本集;其中,所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)包括天空飛行試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、風(fēng)洞試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、飛行器外形特征數(shù)據(jù);

4、利用預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型以及當(dāng)前全要素樣本集進(jìn)行模型訓(xùn)練,并對訓(xùn)練后得到的天地相關(guān)性預(yù)測模型進(jìn)行泛化誤差評估,以得到相應(yīng)的評估結(jié)果;

5、基于所述評估結(jié)果對所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣,并利用新的當(dāng)前量表征重新跳轉(zhuǎn)至所述利用當(dāng)前隱變量表征、與所述飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)和飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前全要素樣本集的步驟,以構(gòu)建與隱變量和泛化誤差相關(guān)的目標(biāo)二階優(yōu)化曲面;

6、將最小化泛化誤差作為目標(biāo),基于所述目標(biāo)二階優(yōu)化曲面進(jìn)行隱變量取值與隱變量維度的學(xué)習(xí)與優(yōu)化,并確定相應(yīng)的目標(biāo)隱變量表征以及目標(biāo)天地相關(guān)性預(yù)測模型。

7、可選的,所述基于自編碼器算法以及與飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)確定相應(yīng)的當(dāng)前隱變量表征,包括:

8、利用準(zhǔn)隨機(jī)化方法對與飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以得到相應(yīng)的處理后數(shù)據(jù);

9、基于自編碼器算法對所述處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,確定相應(yīng)的當(dāng)前隱變量表征。

10、可選的,所述利用當(dāng)前隱變量表征、與所述飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)和飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前全要素樣本集,包括:

11、將預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)視作飛行器狀態(tài)以及隱變量的函數(shù),分別基于與所述飛行器對應(yīng)的所述預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)、飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)構(gòu)建y、x、z坐標(biāo)軸,并利用與所述飛行器對應(yīng)的風(fēng)洞試驗(yàn)數(shù)據(jù)集、天空飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)集,確定與所述飛行器對應(yīng)的全要素多維空間;

12、基于隱變量取值將所述全要素多維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類,以得到與當(dāng)前隱變量表征對應(yīng)的當(dāng)前全要素樣本集。

13、可選的,所述利用預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型以及當(dāng)前全要素樣本集進(jìn)行模型訓(xùn)練,包括:

14、基于預(yù)設(shè)劃分規(guī)則對當(dāng)前全要素樣本集進(jìn)行劃分,以得到相應(yīng)的當(dāng)前訓(xùn)練樣本集以及當(dāng)前測試樣本集;

15、在利用當(dāng)前訓(xùn)練樣本集以及預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型中的多層感知機(jī)完成初步訓(xùn)練后,基于所述預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型中的基因表達(dá)式編程算法對當(dāng)前訓(xùn)練樣本集進(jìn)行學(xué)習(xí),以完成相應(yīng)的模型訓(xùn)練操作,并得到訓(xùn)練后的天地相關(guān)性預(yù)測模型。

16、可選的,所述對訓(xùn)練后得到的天地相關(guān)性預(yù)測模型進(jìn)行泛化誤差評估,以得到相應(yīng)的評估結(jié)果,包括:

17、基于當(dāng)前測試樣本集對所述天地相關(guān)性預(yù)測模型進(jìn)行測試,并利用預(yù)設(shè)優(yōu)化函數(shù)對得到的測試結(jié)果進(jìn)行泛化誤差評估,以得到相應(yīng)的評估結(jié)果。

18、可選的,所述基于所述評估結(jié)果對所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣,包括:

19、基于所述評估結(jié)果以及所述自編碼器算法在當(dāng)前隱變量表征的鄰域空間進(jìn)行采樣,以完成相應(yīng)的隱變量表征更新操作,并得到新的隱變量表征。

20、可選的,所述將最小化泛化誤差作為目標(biāo),基于所述目標(biāo)二階優(yōu)化曲面進(jìn)行隱變量取值與隱變量維度的學(xué)習(xí)與優(yōu)化,并確定相應(yīng)的目標(biāo)隱變量表征以及目標(biāo)天地相關(guān)性預(yù)測模型,包括:

21、對比所述目標(biāo)二階優(yōu)化曲面中各數(shù)據(jù)點(diǎn)的泛化誤差值,以得到相應(yīng)的對比結(jié)果;

22、以最小化泛化誤差為目標(biāo)并基于所述對比結(jié)果確定相應(yīng)的目標(biāo)隱變量表征以及目標(biāo)天地相關(guān)性預(yù)測模型;

23、通過分析所述目標(biāo)二階優(yōu)化曲線中泛化誤差值的變化情況,判斷是否存在滿足預(yù)設(shè)條件的目標(biāo)維度值,以完成相應(yīng)的隱變量維度學(xué)習(xí)操作,并得到相應(yīng)的維度值判斷結(jié)果;其中,所述預(yù)設(shè)條件為當(dāng)隱變量維度不小于所述目標(biāo)緯度值時所述泛化誤差值不發(fā)生變化。

24、第二方面,本技術(shù)提供了一種飛行器天地相關(guān)性表征裝置,包括:

25、樣本集構(gòu)建模塊,用于基于自編碼器算法以及與飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)確定相應(yīng)的當(dāng)前隱變量表征,并利用當(dāng)前隱變量表征、與所述飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)和飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前全要素樣本集;其中,所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)包括天空飛行試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、風(fēng)洞試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、飛行器外形特征數(shù)據(jù);

26、誤差評估模塊,用于利用預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型以及當(dāng)前全要素樣本集進(jìn)行模型訓(xùn)練,并對訓(xùn)練后得到的天地相關(guān)性預(yù)測模型進(jìn)行泛化誤差評估,以得到相應(yīng)的評估結(jié)果;

27、曲面構(gòu)建模塊,用于基于所述評估結(jié)果對所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣,并利用新的隱變量表征重新跳轉(zhuǎn)至所述利用當(dāng)前隱變量表征、與所述飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)和飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前全要素樣本集的步驟,以構(gòu)建與隱變量和泛化誤差相關(guān)的目標(biāo)二階優(yōu)化曲面;

28、表征確定模塊,用于將最小化泛化誤差作為目標(biāo),基于所述目標(biāo)二階優(yōu)化曲面進(jìn)行隱變量取值與隱變量維度的學(xué)習(xí)與優(yōu)化,并確定相應(yīng)的目標(biāo)隱變量表征以及目標(biāo)天地相關(guān)性預(yù)測模型。

29、第三方面,本技術(shù)提供了一種電子設(shè)備,包括:

30、存儲器,用于保存計算機(jī)程序;

31、處理器,用于執(zhí)行所述計算機(jī)程序,以實(shí)現(xiàn)前述的飛行器天地相關(guān)性表征方法的步驟。

32、第四方面,本技術(shù)提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),用于保存計算機(jī)程序,所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)前述的飛行器天地相關(guān)性表征方法的步驟。

33、可見,本技術(shù)中,基于自編碼器算法以及與飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)確定相應(yīng)的當(dāng)前隱變量表征,并利用當(dāng)前隱變量表征、與所述飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)和飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前全要素樣本集;其中,所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)包括天空飛行試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、風(fēng)洞試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、飛行器外形特征數(shù)據(jù);利用預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型以及當(dāng)前全要素樣本集進(jìn)行模型訓(xùn)練,并對訓(xùn)練后得到的天地相關(guān)性預(yù)測模型進(jìn)行泛化誤差評估,以得到相應(yīng)的評估結(jié)果;基于所述評估結(jié)果對所述預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣,并利用新的隱變量表征重新跳轉(zhuǎn)至所述利用當(dāng)前隱變量表征、與所述飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)和飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前全要素樣本集的步驟,以構(gòu)建與隱變量和泛化誤差相關(guān)的目標(biāo)二階優(yōu)化曲面;將最小化泛化誤差作為目標(biāo),基于所述目標(biāo)二階優(yōu)化曲面進(jìn)行隱變量取值與隱變量維度的學(xué)習(xí)與優(yōu)化,并確定相應(yīng)的目標(biāo)隱變量表征以及目標(biāo)天地相關(guān)性預(yù)測模型。也即,本技術(shù)中結(jié)合天空飛行試驗(yàn)與風(fēng)洞試驗(yàn)環(huán)境,基于包括天空飛行試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、風(fēng)洞試驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)、飛行器外形特征數(shù)據(jù)的預(yù)設(shè)隱變量數(shù)據(jù)以及與飛行器對應(yīng)的預(yù)設(shè)氣動性能指標(biāo)、飛行器狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)當(dāng)前全要素建樣本集。然后利用預(yù)設(shè)深度學(xué)習(xí)模型對樣本集進(jìn)行學(xué)習(xí)并評估模型的泛化誤差。然后結(jié)合評估結(jié)果重新確定相應(yīng)的當(dāng)前全要素樣本集并進(jìn)行模型訓(xùn)練,以構(gòu)建目標(biāo)二階優(yōu)化曲面。之后利用所述目標(biāo)二階優(yōu)化曲面進(jìn)行學(xué)習(xí),得到最終的目標(biāo)隱變量表征以及目標(biāo)天地相關(guān)性預(yù)測模型,以基于所述目標(biāo)天地相關(guān)性預(yù)測模型以及所述目標(biāo)隱變量表征預(yù)測氣動性能,來解決在空氣動力學(xué)一般場景下涉隱變量因素關(guān)聯(lián)分析問題的求解。這樣一來,能夠有效提高天地相關(guān)性表征的可解釋性以及準(zhǔn)確性,并提高了適用性。

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