神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

作     者：韩同来 廉筱纯 Han Tonglai;Lian Xiaochun

作者机构：西北工业大学动力与能源学院西安710172 

出 版 物：《航空工程进展》 (Advances in Aeronautical Science and Engineering)

年 卷 期：2010年第1卷第3期

页      码：246-250,305页

摘      要：NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。

主 题 词：翼型优化 多点设计 NSGAII 神经网络 网格变形 高空长航时无人机 

学科分类：08[工学] 0825[工学-环境科学与工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-8190.2010.03.010

馆 藏 号：203284952...