开源高速飞行替代建模框架

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本研究旨在解决高速飞行器在多种飞行条件下行为预测的困难和高成本问题。通过开发更智能、高效的机器学习替代模型,该框架能够整合来自多种数据生成源的信息,提升预测准确性,并将计算从高性能计算设备转移至普通用户机器。研究的主要发现是,该框架已成功应用于空军的实际项目,显示出其有效性和广泛适用性。

本研究开发了一种智能高效的机器学习模型,旨在提高高速飞行器在多种飞行条件下的行为预测准确性,并成功应用于空军项目。

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