[发明专利]基于深度学习的水翼设计优化方法及水翼设计优化框架有效
| 申请号： | 202310890548.7 | 申请日： | 2023-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN116628894B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 李昌明;袁鹏;司先才;刘加华;朗咸鹏;谭俊哲;王树杰 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F30/28;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/09;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 青岛联智专利商标事务所有限公司 37101 | 代理人： | 王笑 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的水翼设计优化方法及水翼设计优化框架，利用生成对抗网络对现有翼型库进行参数化设计，在保持最优表示能力的同时提高了翼型表示的紧凑性，从而加快了优化设计的收敛速度；建立了基于卷积神经网络的水翼性能预测模型，利用有符号距离函数对水翼的形状进行图形化表示。由于生成对抗网络与预测模型的有效配合，该框架能够生成大量光滑逼真的水翼，并快速预测其性能，实现水翼的有效优化设计，可将优化后的水翼应用于三维水平轴潮汐水轮机叶片的设计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 设计 优化 方法 框架 | ||
【主权项】：
暂无信息
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