(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 202211296645.5 (22)申请日 2022.10.21 (71)申请人 中国空气动力研究与发展中心计算 空气动力研究所 地址 621000 四川省绵阳市涪城区二环路 南段6号 (72)发明人 蔺佳哲　周岭　曾磊　周铸　 蓝庆生　李强　彭轩宇　唐滔　 邵元培　郭文娟　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 任洁芳 (51)Int.Cl. G06F 30/28(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06F 30/15(2020.01) G06T 17/20(2006.01) G01L 11/00(2006.01) G01M 9/06(2006.01) G06F 119/14(2020.01) G06F 113/28(2020.01) (54)发明名称 压力分布数据预测模型建立方法 (57)摘要 本申请公开了压力分布数据预测模型建立 方法， 涉及飞行器气动设计技术领域， 包括： 将各 工况条件下参考压力分布数据集和工况条件分 为训练集、 验证集和测试集， 将训练集分为与网 格区域一一对应的训练子集； 为网格区域设置参 考神经网络模 型； 基于预设拓展区域对训练子集 进行自适应边界拓展 得到拓展后训练子集； 在每 个网格区域内利用拓展后训练子集得到具有工 况条件和压力分布数据之间映射关系的参考神 经网络模型； 利用验证集更新预设拓展区域并跳 转至基于 预设拓展区域的步骤， 直至得到每个网 格区域的压力分布数据预测模型； 利用测试集测 试压力分布数据预测模型， 若满足第一预设条件 则为最终预测模 型。 构建模型以快速精确预测表 面压力分布数据。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115544917 A 2022.12.30 CN 115544917 A 1.一种压力分布数据预测模型建立方法， 其特 征在于， 包括： 将不同工况条件下飞行器的参考压力分布数据集和相应所述工况条件分为训练集、 验 证集和测试集， 并将每个所述训练集分为与网格区域一一对应的训练子集； 所述网格区域 为将所述飞行器表面进行网格划分得到的区域； 为每个所述网格区域设置参 考神经网络模型； 基于每个所述训练子集对应的预设拓展区域， 对每个所述训练子集进行自适应边界拓 展得到拓展后训练子集； 在每个所述网格区域内， 利用对应的所述拓展后训练子集训练相应的所述参考神经网 络模型， 以使 所述参考神经网络模型具有 所述工况条件和所述压力分布数据之 间的映射关 系； 利用所述验证集更新所述预设拓展区域， 将更新后拓展区域作为所述预设拓展区域， 并跳转至所述基于每个所述训练子集对应的预设拓展区域的步骤， 直至满足第一预设条件 得到每个所述网格区域对应的压力分布数据预测模型； 利用所述测试集对所述压力分布数据 预测模型进行测试， 若测试结果满足所述第 一预 设条件则所述压力分布数据预测模型为 最终预测模型。 2.根据权利要求1所述的压力分布数据 预测模型建立方法， 其特征在于， 所述基于每个 所述训练子集对应的预设拓展区域， 对每个所述训练子集进 行自适应边界拓展得到拓展后 训练子集， 包括： 统计所述训练子集对应的所述网格区域的第一网格点数和相应的所述预设拓展区域 对应的第二网格点数， 将所述第一网格点数和第二网格点数之和作为拓展后网格点数； 若所述拓展后网格点数满足第 二预设条件， 则直接基于所述训练子集对应的所述预设 拓展区域， 对所述训练子集进行自适应边界拓展得到 拓展后训练子集； 若所述拓展后网格点数不满足所述第 二预设条件， 则 基于拓展后网格点数调整所述预 设拓展距离以得到调整后拓展距离， 并基于所述调整后拓展距离确定调整后拓展区域； 基于所述调 整后拓展区域和所述网格区域确定拓展后区域， 并将所述拓展后区域对应 的所述参考压力分布数据作为所述拓展后训练子集， 然后 将所述调整后拓展区域作为所述 预设拓展区域。 3.根据权利要求2所述的压力分布数据 预测模型建立方法， 其特征在于， 所述第 二预设 条件为所述参考点数与所述拓展后网格点数的差值的绝对值不超过所述参考点数的目标 占比； 所述参考点数为所述第一网格点数和所述预设拓展倍数的乘积所得数值； 所述预设 拓展倍数为预 先根据拓展参数设置规则， 随机设置的针对所述第一网格点数的拓展倍数。 4.根据权利要求3所述的压力分布数据 预测模型建立方法， 其特征在于， 所述利用所述 验证集更新所述预设拓展区域， 包括： 基于所述验证集对应的所述工况条件， 并利用每个所述参考神经网络模型协同预测所 述飞行器的第一目标压力分布数据； 基于所述第 一目标压力分布数据和所述验证集中的参考压力分布数据， 更新所述预设 拓展区域。 5.根据权利要求4所述的压力分布数据 预测模型建立方法， 其特征在于， 所述基于所述 第一目标压力 分布数据和所述验证集中的参考压力 分布数据， 更新所述预设拓展区域， 包权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115544917 A 2括： 计算所述第一目标压力分布数据和所述验证集中的参考压力分布数据之间的第一平 均绝对误差； 获取未进行自适应边界拓展时预测得到的第 二目标压力分布数据， 计算所述参考压力 分布数据和所述第二目标压力分布数据之间的第二平均绝对误差； 基于所述第一平均绝对误差和所述第二平均绝对误差更新所述预设拓展倍数以更新 所述预设拓展距离得到更新后拓展距离， 并基于所述更新后拓展距离确定更新后拓展区 域。 6.根据权利要求4所述的压力分布数据 预测模型建立方法， 其特征在于， 所述基于所述 验证集对应的所述工况条件， 并利用每个所述参考神经网络模型协同预测所述飞行器的第 一目标压力分布数据， 包括： 基于所述验证集对应的所述工况条件， 并利用每个所述参考神经网络模型验证相应的 所述网格区域对应的局部压力分布数据， 以得到每个所述网格区域对应的所述局部压力分 布数据； 将所有所述局部 压力分布数据的总和作为所述飞行器的第一目标压力分布数据。 7.根据权利要求1至6任一项所述的压力分布数据预测模型建立方法， 其特征在于， 所 述基于每个所述训练子集对应的预设拓展区域， 对每个所述训练子集进 行自适应边界拓展 得到拓展后训练子集之前， 还 包括： 确定所述训练子集对应的所述网格区域的区域边界， 并将所述 区域边界对应的边界最 大对角距离和边界最小对角距离的平均值作为预设拓展距离， 然后基于所述预设拓展距离 确定预设拓展区域， 以得到每 个所述训练子集对应的所述预设拓展区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115544917 A 3