【摘 要】
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翼型优化过程需要大量的CFD分析,计算量大、耗时长。本文发展基于本征正交分解(POD)和反向传播神经网络(BPNN)的翼型反设计方法,该方法的优化过程如下:首先,通过Hicks-Henne
【基金项目】
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国家自然科学基金(11502209)
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翼型优化过程需要大量的CFD分析,计算量大、耗时长。本文发展基于本征正交分解(POD)和反向传播神经网络(BPNN)的翼型反设计方法,该方法的优化过程如下:首先,通过Hicks-Henne参数化,在设计空间中构造翼型外形的样本库,并利用Xfoil/Fluent对样本翼型的流场进行求解;然后,对翼面压力系数和几何外形分别建立POD模型,即两层POD模型,并得到对应的基模态系数;最后,使用BPNN建立从压力系数的基模态系数到几何外形的基模态系数的映射,实现在给定压力系数下对几何外形的快速预测。通过算例分析,结
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