基于PINN模型的导弹气动特性快速预测技术 |
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引用本文: | 蔺佳哲,周岭,武频,袁雯琰,周铸.基于PINN模型的导弹气动特性快速预测技术[J].北京航空航天大学学报,2023(10):2669-2678. |
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作者姓名: | 蔺佳哲 周岭 武频 袁雯琰 周铸 |
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作者单位: | 1. 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所;2. 上海大学计算机工程与科学学院 |
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摘 要: | 随着内嵌物理机理神经网络(PINN)模型的兴起,PINN模型开始应用于许多学科领域。为了实现导弹气动特性的快速预测,借助工程算法,构建了导弹气动数据集,以此训练导弹气动特性预测模型,包含基于多任务学习的神经网络(MTLNN)模型及在MTLNN模型基础上内嵌物理知识的PINN模型。数值模拟通过选取测试集,对比了MTLNN模型和PINN模型的预测效果,结果表明:PINN模型的预测精度较高,且基本控制在1%以内。探究PINN模型的泛化能力,测试集选取导弹气动数据集包络范围之外的数据,PINN模型预测精度仍然高于MTLNN模型。由于PINN模型引入了气动特性参数之间的物理机理,模型对训练样本数量的依赖程度降低,可以进一步节约数据获取成本,为导弹优化设计提供有力工具。
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关 键 词: | 内嵌物理机理神经网络 导弹 气动特性 快速预测 数据驱动 |
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