【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气动外形优化，具体涉及一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法。
技术介绍
1、飞行器的设计过程中，为了提高飞行效率并带来额外的经济效益，需要进行气动外形优化。在气动外形优化(aso)中，许多情况下需要使用遗传算法等全局优化方法达到全局最优，为了减小计算成本，经常与代理模型混合使用，也被称为基于代理模型的优化(sbo)，该方法类似使用一种“黑箱”模型来代替风洞试验或计算流体力学(cfd)的过程，只需要给定训练使用的样本数据，通过不断的加点来更新模型，当模型的精度足够后使用全局优化算法便能得到最优解。例如kriging、支持向量机、径向基函数(rbf)、神经网络等多种代理模型都可以用于sbo中，在优化设计中最直观的样本数据就是飞行器部件的几何参数化设计变量以及对应的气动力设计变量。
2、sbo虽然在全局搜索能力上优势明显，但对输入维度比较敏感。特别是随着设计问题的复杂化，代理模型很难处理如此多的设计变量，全局搜索算法在高维问题中可能会出现问题，这个问题被称为“维数灾难”，同时在多个优化周期中涉及大量...
【技术保护点】
1.一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，S1具体过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，1.3中，将仿射变形空间和高阶变形空间相结合，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，计算黎曼空间中翼型几何数据的Karcher均值，其表达式为：
5.根据权利要求3所述的一...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，s1具体过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，1.3中，将仿射变形空间和高阶变形空间相结合，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，其特征在于，计算黎曼空间中翼型几何数据的karcher均值，其表达式为：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱斌镔，姬隽泽，张志雨，张扬，庞博，李俊林，
申请(专利权)人：沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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