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公开(公告)号：CN116205003B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202310213378.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/23 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 提供一种基于降阶模型和多层感知机的旋转弹弹道参数预测方法，属于飞行力学和人工智能技术领域，包括生成旋转弹弹道样本数据集；对旋转弹弹道样本数据降阶处理获得弹道参数的基模态和对应的模态系数信息；使用多层感知机建立从初始发射状态到弹道参数基模态系数的预测模型；将构建好的模型用于弹道参数基模态系数的预测，结合得到的基模态从而实现旋转弹弹道参数的快速预测。本发明基于模型降阶技术，结合多层感知机神经网络，可以很好的学习到弹道参数特征，实现对弹道参数的快速、精确预测，减小大规模高精度弹道计算耗时。本发明在建立预测模型时，先将初始状态参数进行了聚类处理，提高建模精度，降低预测误差。
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公开(公告)号：CN115455841B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202211228299.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 提供一种基于超分辨率重构的翼型流场快速预测方法,属于流体力学和人工智能技术领域,包括生成翼型样本数据集；对原始流场数据处理获得高、低分辨率流场数据；使用深度神经网络建立从工况和外形参数到低分辨率流场数据的预测模型；使用超深超分辨率神经网络建立从低分辨率流场数据到高分辨率流场数据的预测模型；串接两个模型搭建流场预测模型；将搭建好的模型用于翼型流场的快速预测。本发明基于超分辨率重构技术，结合深度神经网络，可很好的学习到流场特征，实现对流场的快速、精确预测，减小流场计算耗时。本发明在流场数据处理中，先将流场数据从气动计算域映射到学习域，对数据梯度较大处进行插值处理，提高建模精度，降低流场预测误差。
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公开(公告)号：CN119538413A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411636568.2
申请日：2024-11-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/126 , G06N3/048 , G06F119/14 , G06F113/28 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于高速飞行器结构设计领域，公开了一种飞行器辐射状力热翼结构的多级变量混合优化方法，包括：获取结构原始构型，得到原始基结构；建立多级变量混合优化模型，利用遗传算法对原始基结构进行多级变量混合优化，多级变量混合优化模型的目标函数趋于稳定时，获得最优结构；判断获得的最优结构是否满足设计目标，若满足设计目标，输出最终结构，否则，更改约束条件重新构造多级变量混合优化模型继续优化，输出满足设计目标的最终结构。本发明同时考虑了承载/热输运一体化路径，增加了梁截面形状和热输运结构尺寸的优化变量，完成多级变量混合优化，提高了飞行器结构的承载和热输运能力，实现了典型力热载荷下辐射梁式翼结构性能提升。
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公开(公告)号：CN113148110B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202110588054.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激波控制鼓包的机翼变形装置和宽速域高超声速飞行器，机翼变形装置包括：导轨和滑块；相邻翼肋上分别设置一导轨，滑块两端分别与导轨滑动连接；所述滑块上设置有可动套筒、圆头支杆、齿轮和电机；圆头支杆设置在可动套筒上，可动套筒上的锯齿与所述齿轮啮合，齿轮设置在电机的输出轴上。通过控制鼓包的位置与形状，解决不同飞行状态下机翼鼓包的自适应问题，使机翼在宽速域范围内的气动特性获得提升。
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公开(公告)号：CN117708985A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311745542.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 提供一种基于机器学习的高速双旋弹非定常气动力预测方法，属于飞行力学和人工智能技术领域。包括生成高速双旋弹气动力建模样本数据集；将数据集划分为训练集和测试集，确定模型输入输出；用神经网络建立从高速双旋弹状态量到所受气动力和力矩的预测模型；将模型用于高速双旋弹气动力和力矩的快速预测。本发明基于机器学习技术，采用非线性自回归神经网络，可很好的学习到双旋弹飞行状态参数到其所受气动力和力矩的映射关系，实现对高速双旋弹非定常气动力和力矩的快速精确预测，减小大规模耦合仿真耗时。本发明建模时考虑了当前时刻和历史时刻的飞行状态对当前时刻气动力和力矩的影响，并考虑了历史时刻气动力和力矩的影响，有效提高预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117034469A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311159675.6
申请日：2023-09-08
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种二维翼型非定常气动载荷分析方法及系统，属于虚拟飞行试验技术领域。上述分析方法包括以下步骤：获取飞行工况数据，采用当地流活塞理论处理飞行工况数据获取低精度的非定常气动力数据；基于Co‑Kriging模型构建非定常气动载荷融合预测模型；将低精度的非定常气动力数据以及飞行工况数据输入至非定常气动载荷融合预测模型中处理，获得高精度非定常气动力数据，完成二维翼型非定常气动载荷分析。
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公开(公告)号：CN112861255B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110013593.5
申请日：2021-01-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F18/23 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于火箭级间段代理优化的自适应取样方法，该方法为火箭级间段优化技术提供了高效的自适应在线样本选择方法，以获得全局准确和局部精确的代理模型，从而使代理优化能够搜索到精确的全局最优解。方法具体步骤如下：在每一步样本细化迭代过程中，基于当前的代理模型利用试验设计方法采样，并采用模糊聚类算法对采样样本进行聚类，根据聚类将整个设计空间分割为若干子空间；在每个子空间内利用最大化目标期望提高函数和最小化模型预测目标的方法来获得新的样本；然后通过对子空间进行融合更新设计空间。该方法能够有效地平衡模型局部勘探和全局搜索，具有良好的自适应性，特别适用于具有强非线性和多极值的火箭级间段代理优化问题。
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公开(公告)号：CN113221483B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110588063.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于类别形状函数的二元自由造型进气道优化设计方法及系统。采用类别形状函数法对压缩面进行参数化建模，将类别形状函数的控制参数作为二元自由造型进气道优化设计模型的优化变量，并采用归一化方法，对不同评估状态点的流量系数与总压恢复系数σ的比进行加权求和，将宽速域二元进气道优化的多个马赫数下、多个性能参数的多点多目标问题转化为单目标问题，并进行优化，得到优化设计后的二元自由造型进气道构型。相较于多级压缩的定几何二元进气道，本方法所得到的二元自由造型进气道构型性能更优，能够为二元自由造型进气道设计提供一种新型的高效设计方法。
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公开(公告)号：CN113082734B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110378822.3
申请日：2021-04-08
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种模型火箭的空中发射架，包括支撑架，所述支撑架的顶部可拆卸连接在载体的底部；所述支撑架的底部转动连接发射架本体，所述发射架本体沿长轴方向设有T型滑槽，模型火箭的顶部设有与所述T型滑槽相匹配的T型滑块，所述T型滑槽的后端设有点火装置，所述点火装置用于点燃所述模型火箭的发动机；所述发射架本体的顶部设有用于阻挡所述T型滑块的限位阻挡装置，所述限位阻挡装置贯穿所述发射架本体的顶部；所述支撑架内还设有角度调节装置，所述角度调节装置与所述发射架本体的顶面固定连接。本发明中模型火箭的空中发射架结构简单，能够保证模型火箭在发射离轨时拥有足够的离轨速度保证其飞行的稳定性，且发射角度可调。
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公开(公告)号：CN115203826A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210827600.X
申请日：2022-07-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F111/04 , G06F113/28 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种吸气式宽速域高超声速飞行器气动布局优化方法及系统，包括以下步骤：根据任务要求确定飞行器的气动优化目标函数，并根据实际需求确定优化问题的约束条件；建立飞行器的参数化模型，自动生成计算网格，构建飞行器的气动优化模型，进行气动特性求解得到发动机热通状态下的气动数据；基于分层气动优化策略对飞行器的气动数据进行优化，在满足气动优化目标函数和约束条件的前提下，得到最终的优化构型。本发明在保证优化结果精度的前提下，提高气动优化的整体效率，最终在给定条件下得到总体气动性能最优的外形方案。
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