AI驱动高速飞行器多学科发展知识图谱分析

doi:10.7527/S1000-6893.2024.30566

综述

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AI驱动高速飞行器多学科发展知识图谱分析

安凯¹, 黄伟¹(), 王振国¹, 徐小平², 孟玉珊¹

^1.国防科技大学高超声速技术实验室，长沙 410073
^2.国防科技大学前沿交叉学科学院，长沙 410073

收稿日期:2024-04-22 修回日期:2024-05-24 接受日期:2024-06-19 出版日期:2024-12-25 发布日期:2024-07-01
通讯作者: 黄伟 E-mail:gladrain2001@163.com
基金资助:
国家自然科学基金(11972368);湖南省自然科学基金(2021JJ10045)

Knowledge atlas analysis of AI-driven multidisciplinary development of hypersonic aircrafts

Kai AN¹, Wei HUANG¹(), Zhenguo WANG¹, Xiaoping XU², Yushan MENG¹

^1.Hypersonic Technology Laboratory，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China
^2.College of Advanced Interdisciplinary Studies，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China

Received:2024-04-22 Revised:2024-05-24 Accepted:2024-06-19 Online:2024-12-25 Published:2024-07-01
Contact: Wei HUANG E-mail:gladrain2001@163.com
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(11972368);Natural Science Foundation of Hunan Province of China(2021JJ10045)

摘要/Abstract

摘要：

近年来，AI技术的不断涌现为推动高速飞行器多学科发展提供了新的求解思路和实现方法。为系统梳理高速飞行器多学科发展的研究脉络、热点和趋势，探析AI方法对高速飞行器学科发展的长远影响，首先利用CiteSpace6.3.R1以及VOSviewer1.6.20软件对2000—2024年中国知网（CNKI）和 Web of Science（WoS）数据库中的相关文献进行了调查，并对发文量、研究机构以及关键词聚类图谱等知识矩阵进行了多角度分析。然后，介绍了流场特性智能预测、无模型自适应制导与控制、偏微分方程智能求解以及知识数据融合的不确定性多学科设计优化4个热点领域的研究概况。最后，总结了AI驱动下高速飞行器学科发展新的研究趋势，强调了该领域现有的挑战，并得出以下结论： AI融合知识已成为高速飞行器多学科研究新的科技范式；深度学习方法进一步拓展了高速飞行器各学科技术理论边界和应用范围，但在精确模型建立求解以及试验应用上仍具有很大探索空间。

关键词: AI, 高速飞行器, 多学科, 知识图谱, CiteSpace, VOSviewer

Abstract:

In recent years， the development of AI technology has provided new solutions and implementation for promoting the multidisciplinary development of hypersonic aircrafts. This article analyzes the research progress， hotspots， and trends of multidisciplinary development of high-speed aircraft systematically， and explores the long-term impact of AI methods. Firstly， software CiteSpace 6.3. R1 and VOSviewer 1.6.20 are used to investigate relevant literatures in the databases of China National Knowledge Infrastructure （CNKI） and Web of Science （WoS） from 2000 to 2024， and a multi-dimensional analysis of the knowledge matrices such as the number of publications， research institutions， and keyword clustering graphs is then conducted. Based on this， the research overview of four hotspots： intelligent prediction of flow field characteristics， model-free adaptive guidance and control， intelligent applications of partial differential equations， and uncertainty multidisciplinary design optimization through knowledge data fusion is introduced. Finally， the new research trends in the development of hypersonic aircraft disciplines driven by AI are summarized， emphasizing existing challenges in this field and drawing the following conclusions： AI integrated with knowledge has become a new technological paradigm for multidisciplinary research on hypersonic aircraft； introduction of deep learning methods has further expanded the theoretical boundaries and application scope of various disciplines of high-speed aircraft， but there is still substantial room for improvement in the establishment and solution of accurate models and experimental applications.

Key words: AI, hypersonic aircraft, multidisciplines, knowledge atlas, CiteSpace, VOSviewer

中图分类号:

安凯, 黄伟, 王振国, 徐小平, 孟玉珊. AI驱动高速飞行器多学科发展知识图谱分析[J]. 航空学报, 2024, 45(S1): 730566.

Kai AN, Wei HUANG, Zhenguo WANG, Xiaoping XU, Yushan MENG. Knowledge atlas analysis of AI-driven multidisciplinary development of hypersonic aircrafts[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(S1): 730566.

图/表 18

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参考文献 61

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