公开(公告)号：CN112362292A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011188917.0

申请日：2020-10-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李清勇 ,  张靖 ,  孙文举

IPC: G01M9/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种对风洞试验数据进行异常检测的方法。该方法包括：以风洞试验正常数据为基础，根据风洞试验数据异常规律生成风洞试验异常仿真数据，将风洞试验标准数据集中的所有风洞试验数据转化成固定长度的特征表示，组成统一长度的特征向量；根据风洞试验数据的特征向量利用孤立森林算法对风洞试验数据进行属性随机选择和切割处理，建立多棵孤立二叉树，构成了孤立森林；根据待测的风洞试验数据样本在孤立森林中的平均遍历路径，对待测的风洞试验数据样本进行异常检测。本发明方法的风洞试验数据异常检测速度快，可以实现快速的异常检测。在确定异常阈值时不需要人工进行设置或者调整，可以根据样本的分布自动进行确定。

公开(公告)号：CN112362292B

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN202011188917.0

申请日：2020-10-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李清勇 ,  张靖 ,  孙文举

IPC: G01M9/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种对风洞试验数据进行异常检测的方法。该方法包括：以风洞试验正常数据为基础，根据风洞试验数据异常规律生成风洞试验异常仿真数据，将风洞试验标准数据集中的所有风洞试验数据转化成固定长度的特征表示，组成统一长度的特征向量；根据风洞试验数据的特征向量利用孤立森林算法对风洞试验数据进行属性随机选择和切割处理，建立多棵孤立二叉树，构成了孤立森林；根据待测的风洞试验数据样本在孤立森林中的平均遍历路径，对待测的风洞试验数据样本进行异常检测。本发明方法的风洞试验数据异常检测速度快，可以实现快速的异常检测。在确定异常阈值时不需要人工进行设置或者调整，可以根据样本的分布自动进行确定。

公开(公告)号：CN119618543A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411626029.0

申请日：2024-11-14

Applicant: 北京交通大学 ,  中国航天空气动力技术研究院

Inventor： 李清勇 ,  孙文举 ,  张思雨 ,  耿阳李敖 ,  张江 ,  魏巍 ,  尼文斌

IPC: G01M9/00 ,  G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09 ,  G06F119/14 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度注意力机制的风洞气动数据预测方法。该方法包括：基于给定实验外型的历史风洞试验气动数据与对应的气动状态，利用编码器提取历史风洞试验气动数据的气动状态特征和气动特性特征；使用注意力机制对气动状态特征和气动特性特征进行解耦，通过多层次融合获取整体气动特性；获取给定实验外型的新气动状态，将新气动状态和所述整体气动特性进行耦合，通过解码器生成新气动状态对应的风洞气动数据，预测飞行器在给定实验外型的新气动状态下的气动特性。本发明能够挖掘历史风动试验数据蕴含的知识，基于这些历史的经验辅助新气动状态数据的生成。本发明能够减少各种实验外型设计时风洞试验或CFD模拟的频次，缩短时间成本。