考虑机身干扰的超临界机翼稳健型优化设计(英文)

研究并建立了针对超临界机翼稳健型气动优化设计系统,采用标准遗传算法作为优化搜索方法,采用BP神经网络建立了精度可靠的近似模型,构建出高效可靠的气动优化设计系统。文中对BP神经网络进行了改进,提高该网络的训练速度以及对气动力的预测精度,样本测试结果显示,基于改进BP神经网络的预测精度是可靠的。针对考虑机身干扰的某型客机机翼的优化设计问题,以飞行马赫数为不确定因素,并假定其服从正态分布,机翼选取5个设计剖面共55个设计变量,对其巡航状态气动性能进行稳健优化设计,结果显示,优化后的翼身组合体阻力发散特性比原始模型有较好的改进。