研究发展部与中科院联合研制出人工智能风洞技术

　　传统风洞试验是获取飞行器气动数据的重要手段，但受多种因素影响，存在试验周期长、试验成本高等问题，已经无法满足型号研制发展需要。为此，研究发展部7室与中科院力学研究所联合研制了“基于机器学习算法的某飞行器气动数据关联技术”（简称“人工智能风洞技术”），缩短了试验周期，降低了试验成本。该技术可广泛应用于航天航空领域。  
　　7室气动力热设计员姚冉介绍，随着飞行器外形越来越复杂、速度越来越快、飞行空域越来越宽，在传统风洞中进行气动模拟试验，不仅试验周期长、试验次数少、试验成本高，而且难以覆盖飞行器的所有状态，所以只能获取部分气动数据，包括表面压力、升力、阻力等。如果要获得全部数据，需要的试验次数非常多，工作量和资金投入都很大。而运用人工智能风洞技术，可以在已有试验气动数据的基础上，预测试验覆盖不到的飞行状态的相应气动数据，将试验成本降低了一半，周期缩短至原来的三分之一。
　　该技术处于国际领先地位，目前已应用于某飞行器，后续可应用于更多型号的试验数据发掘和利用。