English(EN) Compositional Embedding Architecture for Physical Field Prediction in Componentized Aerospace Systems

新型TFCN模型改进航天器热设计预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-03 04:00

研究人员开发了一种新颖的树状因子组合网络（TFCN），以更准确地预测航天器热设计中的温度场。这种新架构将复杂配置分解为可重用的局部物理因子，使其能够从不同的因子组合中学习全局响应。与现有的基线模型相比，TFCN在预测比其训练过的组件更多的配置的温度场方面显示出显著的改进，并实现了显著的RMSE降低。这种方法为快速航天器热设计评估和大规模配置筛选提供了一种有效的代理。 AI

影响能够为复杂的航空航天系统实现更高效、更可靠的热设计，可能加速开发周期。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Qineng Wang, Xinrui Zhou, Shuwen Yue, Kangli Bao, Hairun Xie, Yonghe Zhang · 2026-10-03 04:00

面向组件化航空航天系统物理场预测的组合嵌入架构

arXiv:2610.00237v1 Announce Type: cross Abstract: Spacecraft thermal design requires repeated evaluation of how variations in the number and spatial arrangement of heat-generating components and in thermal boundary conditions affect the temperature field. High-fidelity numerical …

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