【摘 要】
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基于Busemann双翼的设计方法,采用径向基函数神经网络(Radial-Basis Function Neural Network,RBFNN)和基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的优化技术对Licher双翼进行了优
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基于Busemann双翼的设计方法,采用径向基函数神经网络(Radial-Basis Function Neural Network,RBFNN)和基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的优化技术对Licher双翼进行了优化设计以提高设计马赫数情况下的升阻比。通过计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法在无黏性和黏性模式下对优化设计结果进行了验证。结果表明,与典型的Busemann双翼相比,优化后的双翼构型在无黏模拟情况下的升力和升阻比分别提高
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