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基于深度学习的翼型气动性能快速预测和优化研究
华中科技大学大学航空航天学院
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石磊
徐辰
顾小江
张勇奇
毛义军
开通知网号
基于深度学习的翼型气动性能优化方法可有效避免复杂的CFD数值求解过程。本文以翼型为研究对象,结合CST参数化、本征正交分解(POD)、全连接神经网络(FCNN)和遗传算法,构建翼型气动性能快速预测和优化模型。构建代理模型的步骤为:首先,通过CST参数...
领 域:
力学;
航空航天科学与工程;
自动化技术;
关键词:
CST参数化;
压力系数;
本征正交分解;
深度神经网络;
遗传算法;
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第十三届全国流体力学学术会议摘要集(下)
2024年
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