(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111618203.3 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 中国航天空气动力技 术研究院 地址 100074 北京市丰台区云岗西路17号 (72)发明人 楼昊　覃建秀　朱德华　杨武兵　 (74)专利代理 机构 北京思创大成知识产权代理 有限公司 1 1614 专利代理师 张立君 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 高超声速飞行器气动力预测方法、 系统、 电 子设备及 介质 (57)摘要 本发明公开了一种高超声速飞行器气动力 预测方法、 系统、 电子设备及介质， 该方法， 包括： 建立基于随机森 林的气动力预测模 型； 在高超声 速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数 的飞行工况点； 对选取的飞行工况点进行CFD计 算， 得到不同飞行工况点的气动力参数； 生成数 据集， 数据集包括多个数据点， 每个数据点包括 一个飞行工况点的飞行参数及对应的气动力参 数； 将数据集中的部分数据点作为训练集， 采用 训练集对气动力预测模型进行训练， 完成训练的 气动力预测模型能够根据输入的实时飞行参数 输出对应的气动力参数预测值。 实现根据飞行参 数快速预测飞行器的气动力性能。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114491788 A 2022.05.13 CN 114491788 A 1.一种高超声速飞行器气动力预测方法， 其特 征在于， 包括： 建立基于随机森林的气动力预测模型； 在高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工况点； 对选取的飞行工况点进行CFD计算， 得到不同飞行工况点的气动力参数； 生成数据集， 所述数据集包括多个数据点， 每个所述数据点包括一个飞行工况点的飞 行参数及对应的气动力参数； 将所述数据集中的部分数据点作为训练集， 采用所述训练集对所述气动力预测模型进 行训练， 完成训练的所述气动力预测模型能够根据输入的实时飞行参数输出对应的气动力 参数预测值。 2.根据权利要求1所述的高超声速飞行器气动力预测方法， 其特征在于， 所述飞行参数 包括： 高度、 马赫数、 攻角和 侧滑角； 所述气动力参数包括： 轴向力、 法向力、 侧向力、 俯仰力矩、 偏航力矩和滚转力矩。 3.根据权利要求2所述的高超声速飞行器气动力预测方法， 其特征在于， 所述在高超声 速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的工况点包括： 根据所述飞行包络， 在高度、 马赫数、 攻角和侧滑角的变化范围内， 选取覆盖整个所述 飞行包络的多个飞行工况点。 4.根据权利要求3所述的高超声速飞行器气动力预测方法， 其特征在于， 所述在高超声 速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的工况点还 包括： 根据不同飞行参数下气动力随攻角的变化趋势， 在变化趋势突变或剧烈的位置补充选 取需要进行CFD计算的飞行工况点。 5.根据权利要求1所述的高超声速飞行器气动力预测方法， 其特征在于， 所述气动力预 测模型为包括多棵决策树的组合分类 器； 对所述气动力预测模型进行训练过程中， 采用mse作为特征的评价标准， 单棵决策树选 取样本的最大 特征数作为建立决策树时的最大 特征数目； 子树继续划分的最小样本数目为2， 叶子节点 最小样本数为1； 构建决策树时采用bo otstrap采样。 6.根据权利要求1或5所述的高超声速飞行器气动力预测方法， 其特征在于， 所述气动 力预测模型的运行函数为： 其中， K为决策树训练的次数， H(x)表示组合分类的模型， I是示性函数， hi(x)是单个决 策树的分类结果， y表示输出目标变量。 7.根据权利要求1所述的高超声速飞行器气动力预测方法， 其特 征在于， 还 包括： 将所述数据集中所述训练集以外的数据点作为测试集， 采用所述测试集对完成训练 的 所述气动力预测模型进行测试。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114491788 A 2所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1 ‑7任一所述的高超声速飞行器气 动力预测方法。 9.一种非暂态计算机可读存储介质， 其特征在于， 该非暂态计算机可读存储介质存储 计算机指令， 该计算机指令用于使计算机执行权利要求1 ‑7任一所述的高超声速飞行器气 动力预测方法。 10.一种高超声速飞行器气动力预测系统， 其特 征在于， 包括： 模型建立模块， 用于建立基于随机森林的气动力预测模型； 数据选取模块， 用于在高超声速飞行器的飞行包络内选取多个不同飞行参数的飞行工 况点； CFD计算模块， 用于对选取的飞行工况点进行CFD计算， 得到不同飞行工况点的气动力 参数； 数据集生成模块， 用于生成数据集， 所述数据集包括多个数据点， 每个所述数据点包括 一个飞行工况点的飞行参数及对应的气动力参数； 模型训练模块， 将所述数据集中的部分数据点作为训练集， 采用所述训练集对基于随 机森林的气动力预测模型进行训练， 完成训练的所述气动力预测模型能够根据输入的实时 飞行参数输出对应的气动力参数 预测值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114491788 A 3