[发明专利]一种基于神经网络的超临界翼型抖振优化方法有效
| 申请号： | 202111266475.1 | 申请日： | 2021-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN114021492B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 屈峰;付俊杰;孙迪;叶政茂;白俊强 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291 | 代理人： | 陈星 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的超临界翼型抖振优化方法，包括：通过CFD技术得到待优化翼型定常状态流场参数并预估抖振边界，由加点非定常计算处理得到抖振始发攻角与抖振完全建立攻角；生成样本数据库，首先采用FFD方法将翼型几何参数化以添加设计变量，其次利用拉丁超立方采样方法在设计空间中生成一系列超临界翼型的翼型库，并计算抖振始发攻角与抖振完全建立攻角的气动数据，利用相关数据训练多层感知神经网络模型；对给定优化问题采用遗传算法NSGA‑II计算求解。本发明考虑了抖振始发状态的性能约束有利于抖振边界优化有效性的判断；另外由于采用神经网络模型代替超临界翼型非定常计算，在保证精度的同时大大节省了设计周期，提高了设计效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 临界 翼型抖振 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西北工业大学，未经西北工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111266475.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
