摘要
本申请公开了一种基于流形学习降维映射的飞行器气动外形优化设计方法,涉及气动外形设计技术领域,包括:定义飞行器气动外形的设计变量参数,根据变量取值范围确定设计变量参数样本及压力分布样本数据;训练预设贝叶斯流形学习降维映射模型,利用训练好的目标贝叶斯流形学习降维映射模型及压力分布样本数据确定潜变量;基于设计变量参数样本与潜变量训练预设多输出深度神经网络模型;基于训练好的目标多输出深度神经网络模型、目标贝叶斯流形学习降维映射模型及变量取值范围进行压力分布预测,利用压力分布预测结果、目标压力分布在变量取值范围内寻优,确定目标设计变量参数值。本申请能解决现有相关方案中高维映射精度的问题,提高设计准确性。
技术关键词
流形学习降维
深度神经网络模型
变量
飞行器气动外形
全局优化算法
样本
压力
气动外形设计技术
贝叶斯神经网络
模型超参数
定义
数据
形态
非线性
策略
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