一种基于数据融合的工程尺度凸起物气动噪声预示方法

本发明公开了一种基于数据融合的工程尺度凸起物气动噪声预示方法，属于航天器气动设计技术领域。该方法首先获取凸起物各缩比模型的风洞试验数据、仿真数据及对应的试验特征数据、仿真特征数据；其次构造循环神经网络，以活性子空间向量对仿真条件的映射关系作为神经网络输入层向中间层第一层的映射，形成基于仿真功率谱密度数据预测试验功率谱密度数据的模型；获取工程尺度凸起物的仿真数据并输入至模型中，预测出工程尺度凸起物飞行试验噪声功率谱密度数据。通过本发明的应用，提高神经网络的物理约束性、可解释性并提高模型置信度，能够更准确预测工程尺度的凸起物气动噪声，有利于提高飞行器性能。