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基于替代模型的高超聲速進氣道優化
對二維高超聲速進氣道運用基于替代模型的優化策略,采用拉丁超立方試驗設計法選擇樣本點,采用二維粘性CFD方法計算進氣道流場來建立樣本數據庫.比較了多項式響應面、Kriging模型、BP神經網絡和徑向基神經網絡的運用效果.不同替代模型對特定優化問題的運用效果有一定差異,對高超聲速進氣道優化,多項式響應面和Kriging模型更有效,替代模型的不斷更新有利于獲得性能更優的設計.優化進氣道總體性能有所改善,提高了來流捕獲和壓縮能力,且可以進一步減小總壓損失,但同時也增大了進氣道阻力.
作 者： 吳先宇 羅世彬 陳小前 王振國 WU Xianyu LUO Shibin CHEN Xiaoqian WANG Zhenguo 作者單位： 國防科學技術大學航天與材料工程學院,長沙,410073 刊 名： 彈箭與制導學報 PKU 英文刊名： JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)： 2008 28(1) 分類號： V434 關鍵詞： 高超聲速進氣道 優化 替代模型 多項式響應面 Kriging模型 神經網絡【基于替代模型的高超聲速進氣道優化】相關文章：
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