带襟翼导轨翼肋后缘尺寸-拓扑综合优化的摄动神经网络代理模型法

摘要：

带襟翼导轨的翼肋后缘设计需要确定肋缘条、腹板的尺寸和肋腹板的拓扑形状,对此提出了一种针对尺寸-拓扑综合优化的摄动神经网络(perturbation neural network,PNN)代理模型法.其基本思想是基于拓扑优化对参数的敏感性,引入了对试验设计(design of experiments,DOE)样本点的摄动,通过过滤手段捕获拓扑突变点,并降低数值噪声,极大地提高了代理模型的预测精度,将拓扑优化过程作为黑盒,直接建立起尺寸变量与拓扑优化后结构响应的代理模型.最后在代理模型上进行优化,得到了结构尺寸与拓扑形状的最优组合.该文完成了一个翼肋后缘优化典型算例,证明了该方法的有效性和优越性.

关键词：摄动神经网络、尺寸优化、拓扑优化、代理模型、翼肋

所属期刊栏目：45

分类号：O342(固体力学)

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：61-71