申请/专利权人：西安爱生技术集团有限公司

申请日：2024-05-07

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118296736A

主分类号：G06F30/15

分类号：G06F30/15;G06F30/28;G06F30/27;G06N3/126;G06N20/10;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明公开了一种翼型优化设计方法，首先对翼型变量选取5个控制参数；然后根据五个控制参数的离散变化范围，建立输入参数正交试验数据库；接下来确定翼型优化的飞行工况；之后对翼型气动特性进行计算，得到每一组设计升力系数点附近的离散目标数据点；再将输入‑输出数据库分为训练组与预测组，基于SVM方法建立预测网络模型，再对训练与测试数据输入值与预测值之间进行均方误差计算，判断预测网络模型的精准度；最后基于多种群遗传算法MPGA进行最优值搜索，返回优化参数值进行计算，与初始的曲线进行对比，再基于N‑S方程进行计算结果核对。本发明方法计算过程智能且结果可靠性、鲁棒性较好。

主权项：1.一种翼型优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对翼型变量选取5个控制参数，分别为：前缘半径变化比例rsr＝roptrini，相对厚度t＝tc，相对厚度所占弦长百分比xt＝xtc，相对弧度f＝fc，相对弧度所占弦长百分比xf＝xfc，分别给出五个控制参数的离散变化范围；其中，ropt表示优化后半径，rini表示优化前半径，t表示最大厚度，c表示弦长，xt表示最大厚度所在弦长距离，f表示最大弧度，xf表示最大弧度所在弦长距离；步骤2：根据五个控制参数的离散变化范围，建立输入参数正交试验数据库；步骤3：确定翼型优化的飞行工况；步骤4：对步骤2所建立的数据库结合步骤3的飞行工况，对翼型气动特性进行计算，得到每一组设计升力系数点附近的离散目标数据点；以设计升力系数点及升阻比K进行加权合算成Kwei，建立输入-输出数据库；步骤5：将输入-输出数据库分为训练组与预测组，基于SVM方法建立预测网络模型，再对训练与测试数据输入值与预测值之间进行均方误差计算，判断预测网络模型的精准度；步骤6：在给定的区域内基于多种群遗传算法MPGA进行最优值搜索，返回优化参数值进行计算，与初始的曲线进行对比，再基于N-S方程进行计算结果核对。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安爱生技术集团有限公司 一种翼型优化设计方法

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