基于多输出高斯过程回归的飞机翼型快速设计

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在进行飞机翼型设计时,传统的风洞试验和计算流体力学(CFD)技术周期长、成本高.为了降低成本、提高翼型的设计效率,将多输出高斯过程(MGP)回归模型应用到翼型气动性能快速评估和快速反设计中.采用一组NACA翼型族的翼型作为实验数据,计算出在一定条件下每个翼型的升力系数、阻力系数和表面压力分布.建立MGP回归模型对实验翼型的气动性能进行快速评估和快速反设计.实验结果表明,MGP回归模型比单输出高斯过程(SGP)回归模型以及其他的多输出模型BP和RBF神经网络能有效地提高翼型快速设计的精度.
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