基于POD-BPNN的热启动策略及其在气动代理优化中的应用

• 作者: 贾续毅 李春娜 常琦 季稳
• 来源期刊: 航空工程进展
• 学科: 航空航天
• 关键词: POD BPNN 热启动 气动优化 翼型设计
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 59-68
• 页数: 9页
• 分类号: V211.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16615/j.cnki.1674-8190.2022.05.06

摘要

传统气动优化设计需要大量CFD 分析，而代理优化（SBO）方法能够有效降低CFD 分析次数，但该方法并没有改变单个CFD 分析时间。提出一种基于本征正交分解-反向传播神经网络（POD-BPNN）模型的热启动策略，并应用于气动代理优化。使用POD-BPNN 模型对SBO 中的初始样本建立从几何设计变量到流场数据的预测模型；在SBO 迭代过程中，使用该模型预测新样本的流场，并将其作为CFD 分析的初场，进行热启动计算，获得新样本的数据；添加新样本数据到POD-BPNN 建模样本并更新模型，直到优化结束。结果表明：在跨声速翼型减阻优化设计中，基于POD-BPNN 的热启动策略使得单个CFD 计算时间降低68%，SBO 的效率整体提升37%。