32、基于人工智能的战术导弹系统不确定性量化研究

基于人工智能的战术导弹系统不确定性量化研究

1. 引言

在战术导弹系统的设计研究中，不确定性量化至关重要。通过使用最优替代模型生成实验设计的输出，进而开展方差分析（ANOVA），能够更准确地评估各种因素对导弹性能的影响。接下来将详细介绍相关的公式推导、算法策略以及实验结果。

2. 公式推导

2.1 导弹可压缩流的控制方程和模型

导弹在超音速飞行时，主要受到升力和阻力的作用，这两种力分别由压力差和摩擦力产生。压力力 $\vec{F}_P$ 和粘性力 $\vec{F}_V$ 的定义如下：
$\vec{F}_P = \int -P_F d\vec{A}$ (5.1)
$\vec{F}_V = \int \tau_w d\vec{A}$ (5.2)
其中，$P_F$ 表示压力，$\tau_w$ 表示剪切应力，$d\vec{A}$ 表示表面积向量。

升力系数 $C_L$、阻力系数 $C_D$ 和滚转力矩系数 $C_M$ 用于量化这些力对导弹的影响，其计算公式分别为：
$C_L = \frac{|\vec{F}_P|}{\frac{1}{2}\rho A u^2}$ (5.3)
$C_D = \frac{|\vec{F}_V|}{\frac{1}{2}\rho A u^2}$ (5.4)
$C_M = \frac{|\vec{M}|}{\frac{1}{2}\rho u^2 L}$ (5.5)
其中，$\rho$ 为流体密度，$A$ 为横截面积，$u$ 为速度，$L$ 为翼展。

在本研究中，考虑控制体积 $V$，将单组分流体的控制方程定义在微分面积段 $d