基于集成學習的飛機氣動力快速預測方法研究

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摘 要：現(xiàn)代飛機設計對氣動外形優(yōu)化效率的要求不斷提高，傳統(tǒng)氣動力獲取方法（如風洞試驗或計算流體力學（CFD）數(shù)值仿真方法）成本高、效率低，探索高效的氣動力獲取方法對減少風洞試驗或數(shù)值仿真成本、提高飛機迭代設計效率具有重要意義。本文提出一種基于集成學習的飛機氣動力快速預測方法，將線性回歸模型、多層感知機模型、梯度提升模型堆疊，對不同機翼展長、根弦比、尖弦長的飛翼布局無人機在不同迎角下的氣動力系數(shù)進行預測。（剩余8389字）