本发明涉及红外工业仿真技术领域，特别是涉及一种应用于尾流红外特性分析中的温度插值方法。
背景技术：
在尾流红外特性分析中，一般先计算温度场、气体组分等，然后根据观测点的光线，空间插值响应的点，然后计算响应的插值温度，之后根据气体内光线递减计算辐射场，最后根据大气模型计算最终的接收场，通过后处理得到锁定距离。
尾焰红外特性分析中温度场寻点位置精度直接决定计算的速度和精度，目前的寻点过程中，利用寻找最近点，然后利用最近点所在的几个立体网格，利用点位置判断方法，实现寻点过程，见图1。
传统的寻点过程只适用于小规模的寻点过程，不适用大规模寻点，大规模寻点会变的非常慢，因为牵涉到一个遍历的过程。
技术实现要素：
本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种应用于尾流红外特性分析中的温度插值方法。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
本发明提供一种应用于尾流红外特性分析中的温度插值方法，其特点在于，其包括以下步骤：
s1、利用聚类算法对所有的温度点依据其所在的位置进行聚类以获得多个类，每个类均具有一个中心位置；
s2、利用分类算法对新插值的温度点依据其所在的位置进行分类以寻找到多个类中中心位置距离该新插值的温度点的位置最近的类作为该新插值的温度点的目标类；
s3、遍历目标类，寻找到距离该新插值的温度点的位置最近的网格中心位置对应的网格作为该新插值的温度点的插值网格；
s4、利用目标类中插值网格中的温度值进行插值，以插值出新插值的温度点的温度值。
较佳地，聚类算法选用k-均值聚类算法。
较佳地，分类算法选用knn分类算法。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明提出利用聚类和分类两种算法相结合的方法进行网格温度插值寻点，聚类用于把温度点或温度相应的网格按照位置聚类，分类按照分类方法找到相应的聚类，然后再遍历，大大节约了计算资源。如果有1亿个点，则寻点时间可以近似缩小为原来的1/5000。
附图说明
图1为现有技术中传统尾流特性分析中的寻点插值过程图。
图2为本发明较佳实施例的温度插值方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图2所示，本实施例提供一种应用于尾流红外特性分析中的温度插值方法，其包括以下步骤：
步骤101、利用聚类算法(如k-均值聚类算法)对所有的温度点依据其所在的位置进行聚类以获得多个类，每个类均具有一个中心位置。
例如：利用聚类算法对所有的温度点依据其所在的位置进行聚类以获得5个类，这5个类中每一个类均具有一个中心位置。
步骤102、利用分类算法(如knn分类算法)对新插值的温度点依据其所在的位置进行分类以寻找到多个类中中心位置距离该新插值的温度点的位置最近的类作为该新插值的温度点的目标类。
例如：利用分类算法对新插值的温度点依据其所在的位置进行分类，寻找到5个类中中心位置距离该新插值的温度点的位置最近的类为第2类，将第二类作为目标类。
步骤103、遍历目标类，寻找到距离该新插值的温度点的位置最近的网格中心位置对应的网格作为该新插值的温度点的插值网格。
例如：遍历第二类，寻找到距离该新插值的温度点的位置最近的网格中心位置对应的网格作为该新插值的温度点的插值网格。
步骤104、利用目标类中插值网格中的温度值进行插值，以插值出新插值的温度点的温度值。
例如：利用第二类中插值网格中的温度值进行插值，以插值出新插值的温度点的温度值。
现有飞机尾流红外特性分析包括以下流程：
1、设置尾流工况；
2、利用流体求解器或专业尾流求解器计算尾流场的温度、气体组分；
3、设置观测角，获取在观测角方向上的需求插值的位置点；
4、温度场插值；
5、利用尾焰的红外衰减计算尾焰观测方向的辐射场；
6、大气模型计算，计算红外传播路径其衰减情况；
7、计算其衰减情况，从而计算出红外接收场的状况；
8、计算可被探测距离。
在步骤4中，采用本发明的温度插值方法进行温度场插值，大大节约了计算资源。
本发明提出利用聚类和分类两种算法相结合的方法进行网格温度插值寻点，聚类用于把温度点或温度相应的网格按照位置聚类，分类按照分类方法找到相应的聚类，然后再遍历，大大节约了计算资源。如果有1亿个点，则寻点时间可以近似缩小为原来的1/5000。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
1.一种应用于尾流红外特性分析中的温度插值方法，其特征在于，其包括以下步骤：
s1、利用聚类算法对所有的温度点依据其所在的位置进行聚类以获得多个类，每个类均具有一个中心位置；
s2、利用分类算法对新插值的温度点依据其所在的位置进行分类以寻找到多个类中中心位置距离该新插值的温度点的位置最近的类作为该新插值的温度点的目标类；
s3、遍历目标类，寻找到距离该新插值的温度点的位置最近的网格中心位置对应的网格作为该新插值的温度点的插值网格；
s4、利用目标类中插值网格中的温度值进行插值，以插值出新插值的温度点的温度值。
2.如权利要求1所述的应用于尾流红外特性分析中的温度插值方法，其特征在于，聚类算法选用k-均值聚类算法。
3.如权利要求1所述的应用于尾流红外特性分析中的温度插值方法，其特征在于，分类算法选用knn分类算法。
技术总结