一种基于流形学习的层流翼稳健优化方法

    公开(公告)号:CN119918193A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510407673.7

    申请日:2025-04-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于流形学习的层流翼稳健优化方法,属于飞机设计领域,该方法包括:给定初始几何形状及设计变量作为层流翼稳健优化的起点;基于几何光顺与格拉斯曼流形耦合方法对设计空间进行过滤,并对设计对象进行变形;使用逆距离插值方法对体积网格进行动态更新,确保体积网格与变形后的几何形状一致;根据更新后的体积网格,计算流场信息;通过层流离散伴随求解器,获取关于设计变量的导数信息;根据导数信息得到设计变量变化方向,生成新设计变量,若迭代结果满足可行性容限和最优性容限时,得到层流翼稳健的优化结果。本发明能够提升层流翼优化的鲁棒性,降低几何参数化形式对优化方法减阻效果的影响,以得到更稳定的优化结果。

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