10.15959/j.cnki.0254-0053.2022.02.002
基于卷积神经网络和松鼠优化算法的机翼结构混合优化设计
针对大展弦比机翼的结构轻量化优化设计,提出了一种高效的布局和尺寸混合优化方法.在CFD/CSD气动弹性计算的基础上,对不同的结构变量进行统一编码,使用一维卷积神经网络建立代理模型,并使用松鼠优化算法建立了混合优化模型进行搜索寻优.以某型太阳能无人机的机翼结构优化为例,优化结果表明翼肋的布局变量和翼梁的尺寸变量之间存在着耦合关系,使用松鼠优化算法相比于遗传算法节省了 35%~45%的计算成本,且混合优化后的结构比原始结构减重4.1%,验证了该方法的有效性.
大展弦比机翼、结构优化设计、混合优化、卷积神经网络、松鼠优化算法
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V279(各类型航空器)
国家自然科学基金12132013
2022-08-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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