基于主动学习Kriging的飞行器射程评估
提出了一种基于主动学习Kriging的飞行器射程评估方法;结合高超声速飞行器的特点,通过将气动、推进、质量学科的不确定性因素注入飞行器设计多学科分析模型,构建飞行器射程概率评估模型;进而,利用主动学习策略序列加点方法建立射程评估代理模型,实现对射程及设计裕度的量化分析;仿真结果表明:该方法合理可行,显著提升了射程评估效率.
高超声速飞行器、射程评估、裕度量化、主动学习、Kriging模型
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V417.2;O213.2(基础理论及试验)
军委装备发展部“十三五”装备预研领域基金项目6140244010216HT15001
2019-06-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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