基于神经网络的飞行器总体优化设计

针对经验公式存在的精度低、适用范围受限的缺点,采用广义回归网络代替经验公式计算气动特性,并将其嵌入到优化设计流程之中,提出了一种基于神经网络的飞行器总体优化设计方法。神经网络的训练样本输入、输出数据通过试验设计和涡格法计算得到。以高空长航时无人机为例,选取航时与机翼结构重量系数作为目标函数,应用所提出的方法进行总体优化设计。计算结果表明,提出的方法是可行的,能够满足设计要求,同时降低优化过程的复杂程度,减少迭代次数。     

X-47B飞翼气动布局设计分析

对X-47B双后掠飞翼布局的气动布局设计进行了研究,分析了前缘后掠角、外翼弦长等平面形状参数对单后掠、双后掠飞翼布局的气动及隐身特性的影响,讨论了内外翼采用不同前缘剖面形状的原因,总结了X-47B无人作战飞机布局的发展历程及详细设计阶段翼尖修形的效果,为飞翼布局飞机的气动隐身设计提供设计参考。     

基于径向基函数的优化代理模型应用研究

针对已有径向基函数建模方法在小样本情况下存在的模型精度低,误差大的缺点,本文提出了基于交叉验证技术的径向基函数代理模型构造方法,即在计算径向距离时引入权值系数,通过对其优化以减小模型的预测误差平方和,从而提高模型的精度。采用两种测试函数对本文所提出的方法进行验证,结果证明了本方法相对于传统的径向基函数建模方法可以有效提高模型精度,减小模型误差。最后,将其应用于传感器飞机的总体优化设计之中,结果表明本文所提出的方法是可行的。