基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法、系统及存储介质

本发明提供一种基于深度学习的飞行器多参数联合设计方法、系统及存储介质，涉及飞行器参数设计技术领域，具体步骤包括：采集多组已知的机身、机翼和发动机的原始参数，构建飞机性能评估模型，将参数组合矩阵输入训练好的模型，获取爬升系数，进行数据处理和相关性分析，生成飞机巡航系数和降落风险系数，并据此计算综合性能系数，以综合性能系数最大化为目标，通过遗传算法对初始种群进行优化，获得最优设计参数。本发明能够在不同飞行阶段对飞行器的性能进行全面评估，确保了设计能够更好地理解各个阶段之间的相互影响，进而优化整体设计，利用多目标优化方法使得飞行器能够在多个性能指标之间找到最佳平衡。