免费论文：鉴于神经搜集本领的单段、多段翼型优化

单段翼型和多段翼型的优化安排对铁鸟安排有特殊要害的意旨。正文接洽了鉴于神经搜集的优化安排本领和本领，运用那些本领不妨安排出高气动本能的翼型和高效的增升安装多段翼型，贬低铁鸟的分量，增大航程和升限，普及铁鸟升起和降落的本能。正文的二维单段翼型和多段翼型的计划沿用N-S方程动作流场的主要控制方程，沿用有限体积法作空间分割，单段翼型沿用二阶重心差分方法分割对流利量，多段翼型，运用AUSM+方法分割无粘通量，重心差分方法分割粘性项，功夫积分沿用五步龙格－库塔法，用Baldwin-Lomax湍流模子来计划湍流粘性。正文运用拉丁方考查本领创造翼型的样品，N-S方程计划翼型的流场解动作神经搜集的演练目的。天生和演练神经搜集模仿单段和多段翼型流场解气动参数。贯串Powell算法举行优化安排，优化获得新翼型，用N-S方程求解流场解并比较神经搜集模仿的流场解值，把这个优化获得的新翼型动作样品增添到从来的样品中，重复迭代，直到赢得一个满意安排诉求的优化目的。正文计划截止表白，这种本领求解流场解的度数较少，优化功效比拟高。运用正文开拓的优化本领和本领，对RAE2822超临界翼型举行了单目的和双目的的优化。博得比拟好功效。对多段翼型举行后缘襟翼优化，后缘缝翼和后缘襟翼同声优化，优化得出大迎角多段翼型各翼段的安置场所。算例表白正文运用的拉丁本领，不妨创造出高效的样品，并起到预选的效率。优化的进程中运用演练好的神经搜集模仿流场解，在Powell探求进程顶用神经搜集包办大局部流场解的计划，俭朴计划功夫，普及优化功效。正文接洽的这种优化本领不妨运用于很多范围的优化。

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