一种物理知识与数据驱动融合的发动机性能数字孪生建模方法

本发明提供了一种物理知识与数据驱动融合的发动机性能数字孪生建模方法，所述方法融合物理信息与数据驱动，通过获取发动机运行时的可测工况参数，输入匹配的物理性能模型生成含气路截面状态参数的训练样本；按气路拓扑构建多子网络估计模型，相邻子网络传递具物理意义的截面状态；利用样本进行多截面联合监督训练，并用在翼数据校正输出。该方法可缓解飞行数据中内部状态标签缺失问题，低成本补偿物理模型与实测数据的系统偏差，适用于大规模数据处理与在线监测。