公开(公告)号：CN114970330B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202210511155.6

申请日：2022-05-11

Applicant: 东南大学

Inventor： 李彦斌 ,  郑伶华 ,  陈强 ,  费庆国 ,  张宇鹏 ,  方芳

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F119/10 ,  G06F119/02 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14 ,  G06F113/08

Abstract: 一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法，包括以下步骤：1）以本征正交分解和反向传播神经网络模型相结合，建立气动噪声空间和频域分布的阶模型；2）依据大气参数动态变化模型抽取样本，利用降阶模型预示样本气动噪声，获得不确定度量化结果和参数敏感性分析结果。本发明提供的方法相较于传统的分析方法，可在保证精度的前提下极大地提高分析效率，高效的给定气动噪声的不确定性变化范围和各参数的敏感性，降低了飞行器初期设计庞大的计算量，缩短了设计周期，具有实际的工程意义。

公开(公告)号：CN116227383A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310179739.2

申请日：2023-02-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 李彦斌 ,  郑伶华 ,  陈强 ,  费庆国 ,  张宇鹏 ,  方芳

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及一种基于飞行器气动载荷的大气密度反向辨识方法及系统，包括：在设定的分析参数的数值范围内构建分析参数的样本空间，基于样本空间抽样获取不同的分析工况，开展各分析工况下的飞行器流体仿真计算，获取多类型的飞行器外部载荷响应，建立关于分析参数和对应的多类型飞行器外部载荷响应的数据集，对数据集进行分析，获得对大气密度变化反应最敏感的外部载荷类型；以对大气密度变化反应最敏感的外部载荷响应以及对应工况下的其他相关分析参数作为输入，以大气密度作为输出，基于神经网络方法建立代理模型；基于代理模型通过飞行器外部载荷进行大气密度的反向辨识。可高效精确地通过飞行器外部载荷进行大气密度的反向辨识。

公开(公告)号：CN114970330A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210511155.6

申请日：2022-05-11

Applicant: 东南大学

Inventor： 李彦斌 ,  郑伶华 ,  陈强 ,  费庆国 ,  张宇鹏 ,  方芳

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/10 ,  G06F119/02 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14 ,  G06F113/08

Abstract: 一种动态大气环境下气动噪声不确定度量化分析方法，包括以下步骤：1）以本征正交分解和反向传播神经网络模型相结合，建立气动噪声空间和频域分布的阶模型；2）依据大气参数动态变化模型抽取样本，利用降阶模型预示样本气动噪声，获得不确定度量化结果和参数敏感性分析结果。本发明提供的方法相较于传统的分析方法，可在保证精度的前提下极大地提高分析效率，高效的给定气动噪声的不确定性变化范围和各参数的敏感性，降低了飞行器初期设计庞大的计算量，缩短了设计周期，具有实际的工程意义。