公开(公告)号：CN117634042A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311687454.6

申请日：2023-12-08

申请人： 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司 ,  西安交通大学

发明人： 朱斌镔 ,  姬隽泽 ,  张志雨 ,  张扬 ,  庞博 ,  李俊林

IPC分类号： G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/048 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F113/28 ,  G06F119/14

摘要： 本发明属于气动外形优化技术领域，涉及一种基于数据驱动与可分离形状张量的代理模型优化设计方法，从流形学习改进翼型参数化的角度，通过解耦出格拉斯曼子流形中的仿射变形，实现对翼型数据库的物理信息分离表示，接着将基于数据驱动的降维算法与代理模型相结合，构建出满足约束条件的降阶优化模型。该方法能够有效在气动外形设计的过程中实现新颖且高效的几何控制手段，并提出了新型的降维优化策略，和高效的流场预测方法。在3D设计中采用了新型优化设计方法，对跨音速工况下的M6机翼进行气动布局与气动外形优化设计结合的优化，结果表明该方法在保持较高优化效率的同时能够更好的对几何进行限制，具有很高的工程应用价值。