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| 基于卷积神经网络气动力降阶模型的翼型优化方法 | |
| 作者姓名： | 王沐晨 李立州 张珺 黄钰棋 张林 石玥 |
| 作者单位： | 1.中北大学 机电工程学院, 太原 030051 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(51775518)。 |
| 摘 要： | 针对非线性大扰动翼型气动力优化问题,提出了基于卷积神经网络气动力降阶模型的优化方法.该方法用不同形状参数下翼型的气动力数据作为训练信号,训练卷积神经网络翼型气动力降阶模型.采用该气动力降阶模型,以最大升阻比为目标,对翼型进行优化,结果表明该方法可用于大扰动下翼型气动力的预测和优化.该文同时还讨论了池化法和径向基法的训练... |
| 关 键 词： | 降阶模型 卷积神经网络 优化 径向基函数 参数池化 |
| 收稿时间： | 2021-05-17 |
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