超临界翼型设计中的多响应代理模型

《超临界翼型设计中的多响应代理模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第４４卷第４期航空计算技术Ｖｏｌ．４４Ｎｏ．４２０１４年７月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＪｕｌ．２０１４超临界翼型设计中的多响应代理模型１１２吴宽展，刘学军，吕宏强（１．南京航空航天大学计算机科学与技术学院，江苏南京２１００１６；２．南京航空航天大学航空宇航学院，江苏南京２１００１６）摘要：为考虑超临界翼型设计中代理模型多响应之间的相关性，研究了基于多输出高斯过程回归的代理模型。通过实验数据验证了升力系数、阻力系数及力矩系数之间显著的相关性，建立了超临界翼型设计中的基于多输出高

2、斯过程的多响应代理模型，并与ｋｒｉｇｉｎｇ模型、ＢＰ和ＲＢＦ两种人工神经网络模型进行了对比。结果表明，当超临界翼型设计中多输出端口之间存在显著的相关性时，多输出高斯过程相比ｋｒｉｇｉｎｇ、ＢＰ和ＲＢＦ能有效显著提高预测精度，并获得更加稳定的预测性能。关键词：翼型设计；多输出高斯过程；ｋｒｉｇｉｎｇ模型；多响应代理模型；超临界翼型中图分类号：Ｖ２１１文献标识码：Ａ文章编号：１６７１桘６５４Ｘ（２０１４）０４桘００１７桘０６Multi桘outputSurrogateModelinSupercriticalAirf

3、oilDesign１１２ＷＵＫｕａｎ桘ｚｈａｎ，ＬＩＵＸｕｅ桘ｊｕｎ，ＬＶＨｏｎｇ桘ｑｉａｎｇ（１．CollegeofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing２１００１６，China；２．CollegeofAerospaceEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing２１００１６，China）Abstr

4、act：Ｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｕｌｔｉ桘ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｉｎｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌｆｏｒｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌａｉｒｆｏｉｌｄｅｓｉｇｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ桘ｏｕｔｐｕｔＧａｕｓｓｉａｎｐｒｏｃｅｓｓ（ＭＯＧＰ）ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｖｅｒｉｆｉｅｓｔｈｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｌｉｆｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｄｒａｇｃｏｅｆｆｉｃ

5、ｉｅｎｔａｎｄｍｏｍｅｎｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｔｈｒｏｕｇｈｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａ．ＷｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅＭＯＧＰ桘ｂａｓｅｄｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌｆｏｒｓｕｐｅｒ-ｃｒｉｔｉｃａｌａｉｒｆｏｉｌｄｅｓｉｇｎａｎｄｃｏｍｐａｒｅｏｕｒｍｏｄｅｌｗｉｔｈｋｒｉｇｉｎｇａｎｄｏｔｈｅｒｔｗｏｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ，ＢＰａｎｄＲＢＦ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＭＯＧＰｃａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓ

6、ｔａｂｉｌｉｔｙｃｏｍ-ｐａｒｅｗｉｔｈｋｒｉｇｉｎｇ，ＢＰａｎｄＲＢＦｗｈｅｎｔｈｅｏｕｔｐｕｔｓａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｉｎｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌａｉｒｆｏｉｌｄｅｓｉｇｎ．Keywords：ａｉｒｆｏｉｌｄｅｓｉｇｎ；ＭＯＧＰ；ｋｒｉｇｉｎｇｍｏｄｅｌ；ｍｕｌｔｉ桘ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌ；ｓｕｐｅｒｃｒｉｔｉｃａｌａｉｒｆｏｉｌ引言翼型设计领域中常用的代理模型主要有人工神经网络［４－１５］超临界翼型是一种为了提高临界马赫数而采取的模型、ｋｒｉｇｉｎｇ

7、模型（单输出高斯回归模型）等。人［１］特殊翼型。因其特殊的结构，超临界翼型具有许多工神经网络模型是处理多重响应的常规方法，但是它［４，８］优点，例如可提高临界区马赫数，弱化临界区激波强容易产生过拟合，从而导致泛化能力下降。高斯度，减少飞行阻力，降低音障效应等。超临界翼型具有过程回归是拟合响应面最常用的方法。高斯回归主要的这些优良特性，使其在民航客机和大型运输机中有通过利用光滑核函数和协方差矩阵为输入和输出数据［２］着广泛的运用。翼型设计中，获得翼型和翼型对应建立一个对应的数学模型，来预测新的输入数据所对的气动

8、性能之间的关系具有重要意义。一般通过风洞应的输出。高斯回归模型分为单输出高斯过程（Ｓｉｎｇｌｅ［１６］实验来获得这种关系，风洞实验精确可靠，但是成本ＯｕｔｐｕｔＧａｕｓｓｉａｎＰｒｏｃｅｓｓ，即ｋｒｉｇｉｎｇ）回归模型和多高、周期长。基于翼型参数化方法和代理模型的翼型输出高斯过程（ＭｕｌｔｉｐｌｅＯｕｔｐｕｔＧａｕｓｓｉａｎＰｒｏｃｅｓｓ，［３－８］［１７－１８］设计具有周期短、费用低的优点。因此将