基于機器學習的翼型水動力性能優(yōu)化設計

摘要： 基于機器學習的翼型幾何優(yōu)化設計方法可有效避免復雜的計算流體力學數(shù)值求解過程，具有更高的計算效率。對翼型進行參數(shù)化表示，構建機器學習模型與優(yōu)化算法進行學習和預測，能極大地減少翼型優(yōu)化設計時間。論文開展了基于機器學習的翼型水動力性能預測和優(yōu)化設計研究。運用CST方法對翼型進行參數(shù)化表示；采用XGBoost建立翼型水動力特性快速預報模型；結合機器學習方法和遺傳算法，綜合考慮升力系數(shù)、... （共14頁）