《表1 计算效率对比：基于神经网络的跨音速非定常气动力的辨识》

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《基于神经网络的跨音速非定常气动力的辨识》

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在0.8 Ma、减缩频率k为0.16时，在操作系统为64位的Windows 10、CPU型号为intel-i5-8400六核2.8 GHz、内存16 GB的计算机平台上，利用上节构建好的RNN神经网络模型对NA-CA0012翼型作俯仰运动的气动力进行预测，并与Fluent的计算结果进行比对，以验证该气动力模型的可靠性。比对结果如图7、图8与表1所示。