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本发明涉及非定常流动建模技术领域,提供一种多腔流动特征智能预测方法,所述方法包括:根据预测方法应用场景,从空腔流动影响参数中挑选主要影响参数作为输入参数;运用试验设计方法对选定的输入参数确定样本点;针对确定的样本点,获得高精度非定常流场数据;从上述非定常流场数据中提取所关心的输出量;按流动特征和声学特征对输出量进行分类,对二者分别构建深度神经网络模型,将训练好的预测模型用于大尺度串/并列多腔复杂流动的预测。本发明具备大尺度串/并列多腔复杂流动准确快速预测能力,为飞行器内舱设计提供技术支撑、显著缩
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117313229A
(43)申请公布日2023.12.29
(21)申请号202311061577.9
(22)申请日2023.08.22
(71)申请人中国航空工业集团公司西安航空计
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