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申请/专利权人：中国航空工业集团公司沈阳空气动力研究所

摘要：箭弹类模型尾支撑干扰预测方法、电子设备及存储介质，属于高速风洞试验技术领域。为快速评估箭弹模型在不同来流、模型尾部和支杆直径条件下的尾支撑干扰，本发明采用拉丁超立方方法，将设计变量划分为来流变量和几何变量两组，对两组变量分别进行拉丁超立方设计得到组合状态下的状态点；通过欧拉方法和RANS方法计算得到低保真度尾支撑干扰量数据集、高保真度尾支撑干扰量数据集，建立多保真度高斯过程尾支撑干扰预测模型，利用训练集对多保真度高斯过程尾支撑干扰预测模型进行训练，得到训练好的多保真度高斯过程尾支撑干扰预测模型。本发明在获得数据样本的效率方面较高，建模预测时效性强，可以实时为尾支撑风洞试验提供支撑干扰修正数据。

主权项：1.一种箭弹类模型尾支撑干扰预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.抽样采集用于箭弹类模型尾支撑干扰预测的参数，包括来流参数、真实模型尾部几何参数、畸变模型尾部几何参数和尾支杆几何参数；S2.基于步骤S1采集的用于箭弹类模型尾支撑干扰预测的参数，构建五个无量纲参数包括真实模型尾部相对直径、真实模型尾部相对长度、尾支杆相对直径，畸变模型尾部相对直径和畸变模型尾部相对长度，然后对五个无量纲参数分别进行线性变换，然后采用分层拉丁超立方方法抽取出个和个样本点；S3.基于步骤S1采集的来流参数包括马赫数、迎角，进行线性变换，然后采用分层拉丁超立方方法抽取出个和个样本点；S4.基于步骤S2得到的个和个样本点、步骤S3得到的个和个样本点，构建包括个样本点的高保真度尾支撑数据集、个样本点的低保真度尾支撑数据集；S5.对于步骤S4得到的低保真度尾支撑数据集，通过CFD方法数值求解定常欧拉方程，分别计算得到各个样本点的真实模型和畸变尾撑模型的气动系数，二者作差得到低保真度的尾支撑干扰量，得到低保真度尾支撑干扰量数据集；S6.对于步骤S4得到的高保真度尾支撑数据集，通过CFD方法数值求解定常RANS方程，分别计算得到各个样本点的真实模型和畸变尾撑模型的气动系数，二者作差得到高保真度的尾支撑干扰量，得到高保真度尾支撑干扰量数据集；S7.建立多保真度高斯过程尾支撑干扰预测模型，将步骤S5得到的低保真度尾支撑干扰量数据集、步骤S6得到的高保真度尾支撑干扰量数据集中的数据按照一定的比例随机划分为训练集和测试集，利用训练集对多保真度高斯过程尾支撑干扰预测模型进行训练，得到训练好的多保真度高斯过程尾支撑干扰预测模型；S8.利用测试集对步骤S7训练好的多保真度高斯过程尾支撑干扰预测模型进行测试，预测得到箭弹类模型尾支撑干扰量。

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