兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法技术

本发明专利技术公开了一种兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法，涉及翼型设计技术领域，包括：首先在设计域中布置随机的单翼型得到大量的翼型组合形式；再进行CFD计算进行数据预处理；然后利用所获数据训练代理模型，使其对更多翼型组合的气动性能进行预测，以获得后续优化设计所需的数据库；最后在代理模型的基础上，将升力系数、阻力系数和升阻比作为优化目标，构建子优化问题的数学模型，对参数化的翼型组合进行气动优化设计。本发明专利技术突破了传统气动优化方法在设计空间上的局限性，同时兼顾几何形状和空间拓扑两个要素进行气动设计与优化，能够显著提升翼型性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及翼型设计，特别涉及一种兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法。

技术介绍

1、在当前的航空航天领域，翼型设计与优化是提高飞行性能的关键。传统气动优化方法主要将边界几何信息作为设计变量，近年来，随着技术的发展，以深度学习为代表的机器学习技术在翼型优化设计中的应用越来越广泛，呈现出高速发展的态势，因此借助机器学习技术寻求翼型形状的新颖气动优化方式成为了未来飞行器翼型设计的新抓手，国内外学者上对此开展了大量相关研究,首先，林宇等提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(林宇,王和平,彭润艳.基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法[j].transactions ofnanjing university of aeronautics&astronautics,2011,28(04):324-330.doi:10.16356/j.1005

2、-1120.2011.04.010.)，利用二维随机优化方法在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。黄江涛等使用mlp和粒子群算法针对翼梢小本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法，其特征在于，所述S1，具体包括：

3.根据权利要求2所述的兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法，其特征在于，所述多翼型组合使用点集表示和参数化表示两种表示；其中，所述点集表示保存为.dat格式文件，用于计算流体力学CFD方法计算；所述参数化表示，输出翼型个数、相对位置、相对面积、最大弯度、最大弯度位置、最大厚度和各翼型攻角，用于气动性能代理模型训练。

4.根据权利要求3所述的兼顾几何形状与空间布局...

【技术特征摘要】

1.一种兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法，其特征在于，所述s1，具体包括：

3.根据权利要求2所述的兼顾几何形状与空间布局的翼型参数化优化设计方法，其特征在于，所述多翼型组合使用点集表示和参数化表示两种表示；其中，所述点集表示保存为.dat格式文件，用于计算流体力学cfd方法计算；所述参数化表示，输出翼型个数、相对位置、相对面积、最大弯度、最大弯度位置、最大厚度和各翼型攻角，用于气动性能代理模型训练。

4.根据权利要求3所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱若凡，杨淙崴，杨心源，鲍越，尤延铖，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：