人工智能气动特性预测技术在火箭子级落区控制项目的应用

作者：杜涛; 许晨舟; 王国辉; 宫宇昆; 何巍; 牟宇; 李舟阳; 沈丹; 程兴; 高家一; 韩忠华^*

来源：宇航学报, 2021, 42(01): 61-73.

• 人工智能
• 机器学习
• 气动特性
• 栅格舵
• 火箭子级落区控制
• 技术分级

发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性。该方法能够降低研制成本,缩短周期。先后解决了相关函数选择、模型超参数训练、数据检验和"人在回路"应用等关键算法与技术问题,应用于运载火箭子级栅格舵落区控制项目气动研制,获得了设计所需完整的气动特性数据。2019年7月26日火箭飞行搭载试验验证了预测方法的正确性。最后,提出了人工智能技术在气动设计应用的分级概念和标准,划分和识别人工智能的能力,确定阶段性功能,为人工智能与气动设计结合与应用提供参考。

• 单位
  北京宇航系统工程研究所; 西北工业大学