公开(公告)号：CN111563297A

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN202010375776.7

申请日：2020-05-07

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 郭磊 ,  林滋宜 ,  黎桐 ,  曾磊 ,  邱波

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/08 ,  G06F113/08 ,  G06F119/08

Abstract: 气动热环境的预测是超声速飞行器和发动机设计的重要组成部分，传统气动热预测主要是通过数值计算方法求解N-S方程，虽然精度高，但耗时、耗费资源。本发明提出一种智能计算N-S方程的方法。具体步骤如下：步骤一、收集不同外形飞行器的数值计算数据；步骤二、按照空间维度对计算数据分类，分别推导对应的N-S方程；步骤三、构建与训练BP神经网络；步骤四、利用BP神经网络智能求解N-S方程；步骤五、输出智能计算结果。本发明提出的方法具有自适应能力，可极大地提升N-S方程的计算效率，对防热结构的设计和高超声速飞行器的飞行安全有十分重要的意义。