一种基于流形学习的层流翼稳健优化方法

本发明提供了一种基于流形学习的层流翼稳健优化方法，属于飞机设计领域，该方法包括：给定初始几何形状及设计变量作为层流翼稳健优化的起点；基于几何光顺与格拉斯曼流形耦合方法对设计空间进行过滤，并对设计对象进行变形；使用逆距离插值方法对体积网格进行动态更新，确保体积网格与变形后的几何形状一致；根据更新后的体积网格，计算流场信息；通过层流离散伴随求解器，获取关于设计变量的导数信息；根据导数信息得到设计变量变化方向，生成新设计变量，若迭代结果满足可行性容限和最优性容限时，得到层流翼稳健的优化结果。本发明能够提升层流翼优化的鲁棒性，降低几何参数化形式对优化方法减阻效果的影响，以得到更稳定的优化结果。