在飞行器研制过程中,气动外形设计与气动数据分析产生并积累了大量的数据。这些数据是在不同的气动研制单位与试验环境下产生并保存的,具有很强的异构性。因此,就造成了气动数据不规范、管理困难、共享不便等问题。同时,气动设计所涉及的参数、变量都是多维,甚至超高维的,研究人员也很难对数据进行快速分析与理解。在传统环境下,这些积累起来的气动数据在飞行器设计中并没有得到充分的利用。在大数据的时代背景下,传统的气动数据处理方式已经不能满足飞行器的现代化设计需求。数据仓库技术是管理数据和分析数据最有效的方式,它与飞行器研制方法的有机结合,可以合理有效地利用气动历史数据辅助飞行器设计,为气动研究人员提供数据支撑以及决策依据。针对当前气动数据多维、高维、复杂、数据量大的特点,本文的主要工作包括:(1)定义了一套完整的ETL规则(论文中主要表现为气动数据预处理过程)对多源气动数据进行抽取、转换和装载,并且使用改进的E-LT方法加快了数据的转换速度;(2)详细分析了气动计算和风洞试验数据的类型和特征,定义了数据关系、数据库结构,并以Oracle数据库为载体,构建了基于ROLAP的气动数据仓库,同时将统一、规范的气动历史数据存储在仓库中;(3)论文中以Java EE开发架构为基础,整合了多个开源前后端框架,形成了一套多层次、前后端分离、具有独立UI的软件开发架构;(4)以气动数据仓库为中心,设计了系统结构、系统功能模块、接口标准等,并使用Java语言研发了一套基于上述多层架构的气动数据多维分析及可视化系统。系统提供气动数据快速在线分析处理(OLAP)以及气动数据可视化服务,能够帮助气动研究人员提高飞行器研制效率,同时能为飞行器设计人员提供更好的决策依据。