高效率采样的数据关联融合气动力建模方法 |
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引用本文: | 宁晨伽,王旭,王文正,张伟伟.高效率采样的数据关联融合气动力建模方法[J].空气动力学学报,2022(5):39-49. |
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作者姓名: | 宁晨伽 王旭 王文正 张伟伟 |
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作者单位: | 1. 西北工业大学航空学院;2. 电子科技大学航空航天学院;3. 飞行器集群智能感知与协同控制四川省重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(12072282);;国家自然科学基金集成项目(92152301); |
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摘 要: | 飞行器设计阶段的气动分析需要大量的高保真度气动力数据以提高设计性能,但其获取成本十分高昂。为了缓解建模成本与模型精度之间的矛盾,构建了关联不同保真度数据的多保真度气动数据融合模型,并提出了最优关联点选取方法和均匀性增强序贯采样方法,以此实现co-Kriging变可信度模型的高效初始化与最速收敛。作为验证,选用标准数值算例开展建模研究,并结合统计结果对方法精度优劣进行了对比。最后将该建模框架成功应用于NACA0012翼型跨声速气动力工程算例当中。结果表明,与传统模型相比,在仅有的少量高保真度样本下,所采用的方法可以大幅提升变可信度模型收敛精度和建模效率,有效降低了采样成本;相较于高保真度单精度元模型,误差可降低50%以上。
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关 键 词: | 数据关联融合 变可信度模型 样本初始化 co-Kriging 序贯采样 |
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