基于机翼三维效应物理信息神经网络的气动参数预测方法

本发明涉及飞行器气动性能预测领域，具体的为一种基于机翼三维效应物理信息神经网络的气动参数预测方法，包括以下步骤：步骤S1：选取翼根、翼梢处翼型，通过展长、前缘后掠角、根梢比、根扭转角、梢扭转角五个三维外形参数对机翼外形进行参数化，生成设定数量的机翼外形样本；步骤S2：通过数值模拟得到机翼外形样本在设定工况下的升力系数，获得样本数据点；步骤S3：获取机翼三维效应物理信息，建立神经网络模型，并基于所得样本数据点训练神经网络模型；在训练神经网络模型时将所得机翼三维效应物理信息进行知识注入，获得考虑物理知识注入的神经网络模型；步骤S4：利用训练好的考虑物理知识注入的神经网络模型进行机翼升力预测。