[发明专利]基于神经网络的飞行器气动外形优化方法、装置及介质在审
| 申请号： | 202210344429.7 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114676639A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 武频;袁雯琰;刘志涛;许立基 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14;G06F111/04;G06F113/28 |
| 代理公司： | 北京卓胜佰达知识产权代理有限公司 16026 | 代理人： | 刘冬梅 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于神经网络的飞行器气动外形优化方法、装置及介质。具体是通过WGAN‑div模型学习现有的飞行器形状特征，并使用潜在变量来稳定地生成多样化的设计，通过卷积神经网络对生成的飞行器形状进行智能参数化，通过MMoE‑3D模型的训练多任务学习，以实现对飞行条件下马赫数(0.4‑0.8,1.2‑1.6)和滚动角(2°‑90°)的轴向力CA、法向力CN、俯仰力矩Cm和压力中心Xcp的快速预测。最后，这三个部分被整合，并使用差分进化算法(DE)来完成飞行器形状的优化设计，有效地解决了飞行器气动外形优化慢的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 飞行器 气动 外形 优化 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
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