一种基于神经网络集成的气动外形优化方法

    公开(公告)号:CN103488847A

    公开(公告)日:2014-01-01

    申请号:CN201310464213.5

    申请日:2013-10-08

    Abstract: 本发明针对飞行器气动外形优化问题,提出了一种基于神经网络集成的气动外形优化方法。该方法首先根据不同的气动外形参数构建多个气动外形作为样本,采用数值分析方法获得每个样本的目标函数。基于样本数据,采用神经网络集成方法构建目标函数近似模型。与数值分析方法相比,近似模型精度较低但计算量小得多。将目标函数近似模型与直接搜索算法结合进行优化搜索,在搜索过程中基于一定的策略调用数值分析方法或近似模型获取目标函数,直至获得最优气动外形。该方法能在保证优化效果的前提下,有效减少优化过程中数值分析的次数,提高优化设计效率和质量,非常适用于飞行器气动外形优化设计及相关的工程问题。

    一种基于神经网络集成的气动外形优化方法

    公开(公告)号:CN103488847B

    公开(公告)日:2016-02-10

    申请号:CN201310464213.5

    申请日:2013-10-08

    Abstract: 本发明针对飞行器气动外形优化问题,提出了一种基于神经网络集成的气动外形优化方法。该方法首先根据不同的气动外形参数构建多个气动外形作为样本,采用数值分析方法获得每个样本的目标函数。基于样本数据,采用神经网络集成方法构建目标函数近似模型。与数值分析方法相比,近似模型精度较低但计算量小得多。将目标函数近似模型与直接搜索算法结合进行优化搜索,在搜索过程中基于一定的策略调用数值分析方法或近似模型获取目标函数,直至获得最优气动外形。该方法能在保证优化效果的前提下,有效减少优化过程中数值分析的次数,提高优化设计效率和质量,非常适用于飞行器气动外形优化设计及相关的工程问题。

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