本申請提供一種飛行器的表面峰值熱流預測方法、裝置、設備及介質，涉及飛行器設計技術領域，包括：獲取目標應用場景下用于預測表面峰值熱流的第一目標參數的參數值以及所有第二目標參數的參數范圍；根據第二目標參數的參數范圍確定目標參數組合，并匹配相應的目標預測模型；將目標參數組合、各第二目標參數中除第三目標參數外的第二目標參數的參數范圍以及第一目標參數的參數值，輸入目標預測模型，得到目標參數組合對應的表面峰值熱流預測值；基于各目標參數組合和相應的表面峰值熱流預測值，確定表面峰值熱流預測結果。本申請大大減少了計算時間，降低了計算資源使用，提高了計算效率，實現了高效且精準的飛行器表面峰值熱流預測。
【技術實現步驟摘要】
本申請涉及飛行器設計，具體而言，涉及一種飛行器的表面峰值熱流預測方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、近年來，高超聲速飛行器的氣動加熱問題成為研究熱點，其駐點在高超聲速來流形成的激波作用下常常會出現熱流集中區，與此同時，飛行器肩部及拐角處由于流動分離，也會出現熱流集中區，因此，整體飛行器表面峰值熱流出現的位置成為研究人員需要考慮的問題之一，且峰值熱流出現的位置及熱流隨著外形參數與工況參數發生變化。對飛行器表面峰值熱流進行高效準確預示對提升飛行器氣動性能具有重要意義。
2、現有技術(一種使熱環境最優的飛行器飛行攻角的確定方法)公開了一種使熱環境最優的飛行器飛行攻角的確定方法，該方法通過改變飛行器的飛行攻角，改善飛行器各關鍵部位表面的熱環境，使飛行器各關鍵部位表面的熱環境處于最優狀態，即熱環境中的熱流最小，屬于飛行器的飛行控制
但該方法并未明確飛行器表面峰值熱流出現的位置與問題，無法解決初始構型設計。
3、同時，當前針對飛行器表面熱流密度峰值的預測方法大多側重于預測飛行器頭部駐點的熱流密度，并未考慮飛行器肩部等流動分離處的熱流密度，導致預測值遠遠小于真實值；且目前通過數值仿真計算飛行器表面熱流密度的方法，但單次數值仿真的計算資源消耗過大，時間較長，在氣動外形優化過程中調用不便。
技術實現思路
1、本申請實施例的目的在于提供一種飛行器的表面峰值熱流預測方法、裝置、設備及介質，用以解決現有技術存在的上述問題，可準確、高效的預測飛行器表面峰值熱流。
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p>2、第一方面，提供了一種飛行器的表面峰值熱流預測方法，該方法可以包括：3、獲取目標應用場景下用于預測表面峰值熱流的第一目標參數的參數值以及所有第二目標參數的參數范圍；
4、從所有第二目標參數中，提取至少一個第三目標參數；
5、針對任一第三目標參數，在所述第三目標參數的參數范圍取值，得到所述第三目標參數的多個參數值；
6、將各第三目標參數的不同參數值進行組合，得到多個目標參數組合；
7、針對任一目標參數組合，從預先構建的不同參數組合和相應的預測模型對照表中，匹配出所述目標參數組合對應的目標預測模型；
8、將所述目標參數組合、各第二目標參數中除所述第三目標參數外的第二目標參數的參數范圍以及第一目標參數的參數值，輸入所述目標預測模型，得到所述目標參數組合對應的表面峰值熱流預測值；
9、基于各目標參數組合和相應的表面峰值熱流預測值，確定表面峰值熱流預測結果。
10、在一個可選的實現中，從所有第二目標參數中，提取至少一個第三目標參數，包括：
11、獲取所述第二目標參數歸屬的參數類別，以及所述參數類別下的關鍵參數；其中，所述關鍵參數是通過對預先構建的飛行器熱流密度分布數據庫中的數據進行分析得到的；
12、針對任一第二目標參數，若所述第二目標參數為所述關鍵參數，則將所述第二目標參數作為第三目標參數。
13、在一個可選的實現中，所述飛行器熱流密度分布數據庫的構建方法，包括：
14、分別獲取所述第一目標參數和第二目標參數的歷史參數范圍和歸屬的參數類別；其中，所述第一目標參數和第二目標參數的參數類別不同；所述參數類別包括工況類和外形類；
15、針對任一目標參數，在所述目標參數的歷史參數范圍內進行取值，得到所述目標參數的多個歷史參數值；
16、針對任一參數類別，將所述參數類別包含的各目標參數的不同歷史參數值進行組合，得到多個歷史參數組合；
17、將各參數類別下的不同歷史參數組合進行組合，得到多個歷史參數向量；
18、針對任一歷史參數向量，基于所述歷史參數向量中外形類的歷史參數組合，構建所述歷史參數向量對應的飛行器的三維模型；
19、利用所述三維模型在所述工況類的歷史參數組合下進行仿真，得到所述歷史參數向量對應的飛行器的熱流密度分布數據；
20、基于不同歷史參數向量和相應的飛行器的熱流密度分布數據，構建飛行器熱流密度分布數據庫。
21、在一個可選的實現中，所述關鍵參數的確定方法，包括：
22、對不同歷史參數向量和相應的飛行器的熱流密度分布數據進行分析，得到不同目標參數的重要性分數；
23、針對任一參數類別，將所述參數類別包含的各目標參數按照相應的重要性分數從大到小排序；
24、從排序后的各目標參數中，提取排序在前的預設數量的目標參數，得到所述參數類別的關鍵參數。
25、在一個可選的實現中，在構建完所述飛行器熱流密度分布數據庫之后，所述方法還包括：
26、針對所述飛行器熱流密度分布數據庫中的任一歷史參數向量，基于所述歷史參數向量對應的飛行器的三維模型，確定所述飛行器的駐點坐標和肩部坐標；
27、從所述歷史參數向量對應的飛行器的熱流密度分布數據中，分別提取所述駐點坐標和所述肩部坐標對應的駐點熱流密度和肩部熱流密度；
28、若所述駐點熱流密度大于所述肩部熱流密度，則將所述歷史參數向量對應的飛行器的熱流密度分布數據存儲于配置的第一數據集中；
29、若所述駐點熱流密度不大于所述肩部熱流密度，則將所述歷史參數向量對應的飛行器的熱流密度分布數據存儲于配置的第二數據集中。
30、在一個可選的實現中，所述預測模型包括第一預測模型和第二預測模型；
31、所述第一預測模型是利用第一數據集對預先構建的第一初始預測模型訓練得到的；
32、所述第二預測模型是利用第二數據集對預先構建的第二初始預測模型訓練得到的。
33、在一個可選的實現中，所述目標應用場景包括：飛行器設計場景和飛行器表面峰值熱流分析場景；
34、當所述目標應用場景為飛行器設計場景時，基于各目標參數組合和相應的表面峰值熱流預測值，確定表面峰值熱流預測結果，包括：
35、從各目標參數組合中，提取相應的表面峰值熱流預測值最小的目標參數組合以及相應的表面峰值熱流預測值，得到表面峰值熱流預測結果；
36、當所述目標應用場景為飛行器表面峰值熱流分析場景時，將各目標參數組合和相應的表面峰值熱流預測值，作為所述飛行器的表面峰值熱流預測結果。
37、第二方面，提供了一種飛行器的表面峰值熱流預測裝置，該裝置可以包括：
38、獲取單元，用于獲取目標應用場景下用于預測表面峰值熱流的第一目標參數的參數值以及所有第二目標參數的參數范圍；
39、提取單元，用于從所有第二目標參數中，提取至少一個第三目標參數；
40、組合單元，用于針對任一第三目標參數，在所述第三目標參數的參數范圍取值，得到所述第三目標參數的多個參數值；將各第三目標參數的不同參數值進行組合，得到多個目標參數組合；
41、匹配單元，用于針對任一目標參數組合，從預先構建的不同參數組合和相應的預測模型對照表中，匹配出所述目標參本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種飛行器的表面峰值熱流預測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，從所有第二目標參數中，提取至少一個第三目標參數，包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述飛行器熱流密度分布數據庫的構建方法，包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述關鍵參數的確定方法，包括：
5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，在構建完所述飛行器熱流密度分布數據庫之后，所述方法還包括：
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述預測模型包括第一預測模型和第二預測模型；
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述目標應用場景包括：飛行器設計場景和飛行器表面峰值熱流分析場景；
8.一種飛行器的表面峰值熱流預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質內存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7任一所述的方法。
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【技術特征摘要】
1.一種飛行器的表面峰值熱流預測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，從所有第二目標參數中，提取至少一個第三目標參數，包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述飛行器熱流密度分布數據庫的構建方法，包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述關鍵參數的確定方法，包括：
5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，在構建完所述飛行器熱流密度分布數據庫之后，所述方法還包括：
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述預測模型包括第...
【專利技術屬性】
技術研發人員：朱浩，孫俊杰，李昊，劉依迪，韓昊寰，蔡國飆，
申請(專利權)人：北京航空航天大學，
類型：發明
國別省市：
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