【摘 要】
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建立一种基于改进Kriging的KSBRF（Kriging-Surrogate-Based Recurrence Framework）降阶模型（ReducedOrder Model,ROM）,用于高效地预测非线性非定常气动力及力矩、极限环振动（Limit
【机 构】
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西北工业大学航空学院,中国航空研究院
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建立一种基于改进Kriging的KSBRF（Kriging-Surrogate-Based Recurrence Framework）降阶模型（ReducedOrder Model,ROM）,用于高效地预测非线性非定常气动力及力矩、极限环振动（Limit Cycle Oscillations,LCO）等。首先基于Kriging代理模型建立非线性系统输入-输出关系的循环预测框架。然后对翼型做沉浮/俯仰组合运动时的非线性非定常气动力进行辨识。结果表明：在固定来流马赫数情况下,KSBRF预测结果与CFD计算结果
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