基于小樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多約束的風(fēng)力機(jī)翼型快速優(yōu)化設(shè)計(jì)

摘要： 針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)力機(jī)翼型的氣動(dòng)性能，但大量學(xué)習(xí)樣本的構(gòu)建需要較高的時(shí)間成本的問題，建立基于小樣本集的風(fēng)力機(jī)翼型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了多約束條件下的翼型氣動(dòng)性能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，解決了訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)少所造成的學(xué)習(xí)不充分問題。基于建立的優(yōu)化設(shè)計(jì)模型，應(yīng)用粒子群算法完成了NACA4415翼型的優(yōu)化設(shè)計(jì)，將新翼型與原始翼型進(jìn)行氣動(dòng)特性對(duì)比分析。結(jié)果表明：新翼型在主...