机器学习数据融合方法在火箭子级栅格舵气动特性建模应用中的比较研究

简介

机器学习数据融合方法可帮助降低飞行器气动数据库建立的成本,加快研制进度,目前已经成为飞行器设计方法领域越来越活跃的研究方向,但其在工程复杂问题方面的应用研究并不充分。将多种常见变可信度数据融合模型应用于运载火箭子级栅格舵落区控制的工程项目,在开展部分工况的风洞试验基础上,结合少量的CFD数值模拟结果,研究相关函数和不同模型预测完整工况气动特性数据的差异性。通过对比加法标度函数修正模型、Co-Kriging模型、分层Kriging模型和多可信度神经网络模型等4种不同的数据融合模型发现高斯指数相关函数对气动建模问题的适应性更好;Co-Kriging模型对气动数据的内插表现最好;分层Kriging模型对内插的预测精度较高,外插效果不理想;多可信度神经网络模型在外插区域能获得更光滑、合理的预测结果。