(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211379091.5 (22)申请日 2022.11.04 (71)申请人 北京航空航天大 学 地址 100089 北京市海淀区学院路37号 (72)发明人 蔡国飙　王舒婷　孙俊杰　张川宇　 李心瞳　朱浩　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 于彬 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06N 3/12(2006.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种再入飞行器气动外形的优化方法和优 化装置 (57)摘要 本申请提供了一种再入飞行器气动外形的 优化方法和优化装置， 该优化方法包括： 获取目 标再入飞行器的多个气动外形参数以及变精度 轴向力系数预示模型； 将多个气动外形参数输入 到变精度轴向力系数预示模型中， 得到变精度轴 向力系数预示模型输出的目标再入飞行器在变 精度下的轴向力系数； 基于目标再入飞行器在变 精度下的轴向力系数， 利用多岛遗传算法对变精 度轴向力系数预示模型进行优化， 得到优化后的 变精度轴向力系数预示模型， 以使优化后的变精 度轴向力系数预示模型输出目标再入飞行器在 优化精度下的最大轴向力系数。 根据所述方法和 装置， 能够在保证精度的同时提高计算效率， 让 优化结果更为 准确高效。 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 CN 115525980 A 2022.12.27 CN 115525980 A 1.一种再入飞行器气动外形的优化方法， 其特 征在于， 所述优化方法包括： 获取目标再入飞行器的多个气动外形参数以及变精度轴向力系数预示模型； 其中， 所 述变精度轴向力系数预示模型是基于预先建立的低精度轴向力系数计算模型和预先训练 好的差值模型得到的； 所述低精度轴向力系数计算模型用于在接收到所述多个气动外形参 数后， 输出所述目标再入飞行器在低精度下 的轴向力系 数； 所述差值模型用于在接 收到所 述多个气动外形参数后， 输出所述目标再入飞行器在低精度下的轴向力系数与在高精度下 的轴向力系数之间的差值； 将所述多个气动外形参数输入到所述变精度轴向力系数预示模型中， 得到所述变精度 轴向力系数 预示模型输出的所述目标 再入飞行器在变精度下的轴向力系数； 基于所述目标再入飞行器在变精度 下的轴向力系数， 利用多岛遗传算法对所述变精度 轴向力系 数预示模型进行优化， 得到优化后的变精度轴向力系 数预示模型， 以使所述优化 后的变精度轴向力系数预示模型输出所述目标再入飞行器在优化精度下的最大轴向力系 数。 2.根据权利要求1所述的优化方法， 其特 征在于， 通过以下步骤训练所述差值模型： 获取所述目标再入飞行器的多组训练样本； 其中， 每组训练样本中包括多个气动外形 样本参数， 以及， 所述多个气动外形样本参数对应的再入飞行器的变精度差值； 将所述多组训练样本输入原始差值模型中， 以每组训练样本 中的多个气动外形样本参 数为输入， 以多个气动外形样本参数对应的再入飞行器的变精度差值为输出， 通过网络误 差平方和函数训练所述原始差值模型， 以得到训练好的所述变精度轴向力系数预示模型中 的差值模型。 3.根据权利要求2所述的优化方法， 其特征在于， 每组训练样本中的多个气动外形样本 参数对应的再入飞行器的变精度差值是通过以下步骤确定出的： 针对于每组训练样本， 将该组训练样本 中的多个气动外形样本参数输入到所述低精度 轴向力系数计算模型中， 得到该组训练样本对应的再入飞行器在低精度下的轴向力样本系 数； 对该组训练样本中的多个气动外形样本参数进行CFD流场计算， 得到该组训练样本对 应的再入飞行器在高精度下的轴向力样本系数； 将该组训练样本对应的再入飞行器在低精度下的轴向力样本系数与在高精度下的轴 向力样本系数之间的差值， 确定为该训练样本中的多个气动外形样本参数对应的再入飞行 器的变精度差值。 4.根据权利要求1所述的优化方法， 其特征在于， 所述基于所述目标再入飞行器在变精 度下的轴向力系数， 利用多岛遗传算法对所述变精度轴向力系 数预示模型进行优化， 得到 优化后的变精度轴向力系数 预示模型， 包括： 构造适应度函数， 并基于所述目标 再入飞行器的多个气动外形参数确定初始化群 体； 基于所述变精度轴向力系数预示模型输出的所述目标再入飞行器在变精度下的轴向 力系数， 利用所述 适应度函数， 计算所述初始化群 体对应的适应度值； 对所述初始化群 体进行种群 变异， 生成后代群 体； 利用所述变精度轴向力系数预示模型以及所述适应度函数， 计算所述后代群体对应的 适应度值；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115525980 A 2判断所述后代群体对应的适应度值与所述初始化群体对应的适应度值之间的适应度 变化率是否小于许 可精度； 若是， 则将所述变精度轴向力系数预示模型确定为所述优化后的变精度轴向力系数预 示模型； 若否， 则将所述后代群体作为初始化群体， 返回执行所述对所述初始化群体进行种群 变异， 生成后代群体的步骤， 直至所述后代群体对应的适应度值与所述初始化群体对应的 适应度值之 间的适应度变化率小于所述许可精度， 确定所述优化后的变精度轴向力系数预 示模型。 5.一种再入飞行器气动外形的优化装置， 其特 征在于， 所述优化装置包括： 获取模块， 用于获取目标再入飞行器的多个气动外形参数以及变精度轴向力系数预示 模型； 其中， 所述变精度轴向力系 数预示模型是基于预先建立的低精度轴向力系 数计算模 型和预先训练好的差值模型得到的； 所述低精度轴向力系数计算模型用于在接收到所述多 个气动外形参数后， 输出所述 目标再入飞行器在低精度下 的轴向力系 数； 所述差值模型用 于在接收到所述多个气动外形参数后， 输出所述目标再入飞行器在低精度下的轴向力系数 与在高精度下的轴向力系数之间的差值； 轴向力系数确定模块， 用于将所述多个气动外形参数输入到所述变精度轴向力系数预 示模型中， 得到所述变精度轴向力系数预示模型输出的所述目标再入飞行器在变精度下的 轴向力系数； 模型优化模块， 用于基于所述目标再入飞行器在变精度下的轴向力系数， 利用多岛遗 传算法对所述变精度轴向力系数预示模型进 行优化， 得到优化后的变精度轴向力系数预示 模型， 以使所述优化后的变精度轴向力系数预示模型输出所述目标再入飞行器在优化精度 下的最大轴向力系数。 6.根据权利要求5所述的优化装置， 其特征在于， 所述优化装置还包括模型训练模型， 所述模型训练模块用于通过以下步骤训练所述差值模型： 获取所述目标再入飞行器的多组训练样本； 其中， 每组训练样本中包括多个气动外形 样本参数， 以及， 所述多个气动外形样本参数对应的再入飞行器的变精度差值； 将所述多组训练样本输入原始差值模型中， 以每组训练样本 中的多个气动外形样本参 数为输入， 以多个气动外形样本参数对应的再入飞行器的变精度差值为输出， 通过网络误 差平方和函数训练所述原始差值模型， 以得到训练好的所述变精度轴向力系数预示模型中 的差值模型。 7.根据权利要求6所述的优化装置， 其特 征在于， 所述模型训练模块还用于： 针对于每组训练样本， 将该组训练样本 中的多个气动外形样本参数输入到所述低精度 轴向力系数计算模型中， 得到该组训练样本对应的再入飞行器在低精度下的轴向力样本系 数； 对该组训练样本中的多个气动外形样本参数进行CFD流场计算， 得到该组训练样本对 应的再入飞行器在高精度下的轴向力样本系数； 将该组训练样本对应的再入飞行器在低精度下的轴向力样本系数与在高精度下的轴 向力样本系数之间的差值， 确定为该训练样本中的多个气动外形样本参数对应的再入飞行 器的变精度差值。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115525980 A 3