基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法技术

本发明专利技术属于飞行器设计优化技术领域，具体为基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，包括如下步骤：步骤S1：确定优化状态、优化目标和约束；步骤S2：选择基准外形，对基准飞行器外形进行参数化，确定设计变量、设计空间，并抽取样本；步骤S3：对样本点开展气动隐身性能计算，获得样本气动隐身数据集；步骤S4：基于样本气动隐身数据集构建MCGAN模型并验证；步骤S5：确定具体的优化数学模型，采用粒子群算法基于步骤S4获得的MCGAN模型进行寻优求解，获得优化后的飞行器外形。本发明专利技术的MCGAN模型能够在小样本下具备高精度预测能力，对样本数量需求小可降低计算成本，进而能够直接对飞行器三维外形开展气动电磁耦合优化设计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及飞行器设计优化，具体的为一种基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法。

技术介绍

1、随着航空技术的飞速发展，对飞行器隐身性能要求越来越高，飞行器的设计需要在气动、隐身多学科要求下进行。为了解决高气动性能和高隐身性能之间的矛盾点，设计人员广泛采用各种方法对飞行器进行气动隐身一体化设计，以实现更高的性能水平。

2、目前，主要采用基于智能优化算法(如遗传算法、粒子群算法等)和代理模型的气动隐身优化设计方法对飞行器气动进行气动电磁耦合设计，取得了相应的效果，但是仍然存在一些不足，主要体现在：1，只局限于二维翼型的优化，而在真实的飞行过程中，飞行器作为一个三维实体，其性能的表现与二维翼型性能的表现仍会存在着差异，例如机翼表面的横流效应，因此二维翼型优化的结果不能代表飞行器最终的性能；2，常用的代理模型，比如插值型代理模型(kriging代理模型、rbf代理模型)和回归型代理模型(ls-svr代理模型)，存在设计维数低、泛化能力差、训练计算量大的问题，一旦考虑直接三维外形优化设计，设计变量数量较大，上述常用代理模型的预测精度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，所述步骤S1中的优化目标包括：升力目标、阻力目标、俯仰力矩目标、雷达散射截面面积目标。

3.根据权利要求1所述基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，所述步骤S3包含以下子步骤：

4.根据权利要求3所述基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，所述气动数据包含升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数；所述隐身数据为雷达散射截...

【技术特征摘要】

1.基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，所述步骤s1中的优化目标包括：升力目标、阻力目标、俯仰力矩目标、雷达散射截面面积目标。

3.根据权利要求1所述基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，所述步骤s3包含以下子步骤：

4.根据权利要求3所述基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，所述气动数据包含升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数；所述隐身数据为雷达散射截面面积。

5.根据权利要求1所述基于混合条件生成对抗网络的飞行器气动电磁耦合优化设计方法，其特征在于，所述步骤s4中的构建的mcgan模型包括：一个生成器和一个判别器；所述生成器用于生成气动隐身目标参数，所述判别器用于判别生成器生成的气动隐身目标参数的真实...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈树生，金世轶，林家豪，刘衍旭，高正红，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：