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张新帅；谢方芳；季廷伟；朱，枣树；郑、姚

用于气动形状优化的高保真度深度神经网络代理模型。 （英语） Zbl 1506.74324号

计算。方法应用。机械。工程师。 373，文章ID 113485，25 p.（2021）.
总结：在本研究中，基于多保真深度神经网络（MFDNN）模型，建立了一个有效的气动外形设计优化框架。当前工作的目标是通过混合不同的保真度信息，在没有任何预先假设的情况下自适应学习它们的线性或非线性相关性，构建一个高精度的多保真度代理模型，将飞机的构型参数与其气动性能关联起来。在优化框架中，采用了细网格CFD评价的高保真模型和粗网格CFD模型的低保真模型。此外，在每个优化迭代中，通过将代理模型的当前最优解添加到高保真数据库中，采用高保真填充策略来提高代理精度。使用低保真度填充策略来更新低保真度数据库，以避免局部最优，该策略可以生成在整个设计空间中均匀分布的解。然后，通过两个标准的综合基准测试验证了所提出的多保真度优化框架。最后，将其应用于由10个设计变量参数化的RAE2822翼型和由30个设计变量的DLR-F4翼身构型的高维气动外形优化。优化结果表明，所提出的多保真度优化框架可以显著提高优化效率，并优于单保真度方法。

引用于12文件

MSC公司：

74页第20页 固体力学优化问题的几何方法
76G25型 一般空气动力学和亚音速流动

关键词：

多保真度；代理模型；深度神经网络；气动外形优化

软件：

L-BFGS公司；EGO公司；斯帕拉尔-奥尔马拉斯
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\textit{X.Zhang}等人，计算。方法应用。机械。工程373，文章ID 113485，25 p.（2021；Zbl 1506.74324）
全文： 内政部

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