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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明实施例公开了一种用于目标相关翼型设计的贝叶斯优化方法、装置及存储介质，涉及飞行器设计技术和最优化技术，能够提升设计效率、提高优化性能。本发明包括：生成初始训练样本，数值仿真软件对初始样本性能评估，训练CMOGP代理模型用于新样本目标性能预测，cPFES选点策略选择候选设计，数值仿真软件对候选设计性能评估，候选设计加入样本集重新训练CMOGP，迭代直到结束条件，最终将满足设计要求的帕累托前沿设计返回客户端以供选择。本发明适用于飞行器设计和优化。

主权项：1.一种用于目标相关翼型设计的贝叶斯优化方法，其特征在于，包括：S1、生成初始翼型样本；S2、根据优化目标项和约束项对所述初始翼型样本进行性能评估，得到对应所述初始翼型样本的性能指标，并将所述初始翼型样本和所对应的性能指标保存于服务器的样本集中，其中，所述性能指标的类型包括：气动性能指标和隐身性能指标；S3、利用所述样本集训练卷积多输出高斯过程CMOGP代理模型，并通过训练后的CMOGP代理模型得到搜索空间；在S3之前，还包括：建立CMOGP代理模型，其中，对于一组D个优化目标函数每个函数在CMOGP代理模型中构建为卷积和的形式： 其中，表示Q个独立的基过程，Q为正整数，Gd,q·是与fd·和uq·相关的平滑核，而所述基过程的协方差为： 其中q、q′均表示基过程的序号，x、x′、z分别表示输入变量，hqx,x′表示基过程uqx和uqx′的协方差；S4、利用相关的帕累托前沿熵搜索cPFES选点策略，在所述搜索空间中搜索候选翼型；在S4中包括：对真实帕累托前沿进行采样；将与真实帕累托前沿有最多互信息的访问点作为所述候选翼型，其中，将访问点和真实帕累托前沿之间的互信息，作为所述候选翼型选择的依据；所述对真实帕累托前沿进行采样，包括：针对每一个输出函数fdx，建立一个对应的映射φdx，其中，kdx,x′≈φdxTφdx′，且ldx＝φdxTθ，kdx,x′表示核函数，x′的含义同x表示；利用已有所述服务器中已存储的翼型数据得到权重向量θ的后验分布从所述后验分布中进行采样，得到ldx的样本，并将ldx的样本作为fdx的样本；通过多目标优化算法对D个采样得到的样本进行优化，得到所述真实帕累托前沿的样本，其中，D为正整数；S5、根据优化目标项和约束项对候选翼型进行性能评估；S6、利用评估后的候选翼型更新所述CMOGP代理模型，并重复S4～S6直至达到最大迭代次数；S7、将样本集中的满足要求的帕累托前沿翼型输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 用于目标相关翼型设计的贝叶斯优化方法、装置及存储介质