近日,西北工业大学教授李记超,与瑞士洛桑联邦理工学院和香港科技大学的两名中国博士生魏震、杨奥博合作,开发出一款基于深度学习的几何引擎,成功突破传统飞机外形优化方法的局限,依靠深度神经网络实现全自动几何参数化,为航空航天设计带来高效且精准的智能化解决方案。该研究成果获得了美国航空航天学会的多学科设计优化最佳论文奖。
气动外形优化是航空设计中的核心技术,可以提升燃油效率、降低阻力,提高飞行器性能。目前,主流的仿真设计方案高度依赖人工干预,耗时长、自动化程度不足,制约了效率的提升。
“这款引擎可以自主学习几何变形规律,在多个验证案例中,它在形状自由度和优化性能方面均优于现有的自由形变方法,且不再依赖人工调整参数,以往这需要耗费设计人员几个月的时间。”研究人员告诉科技日报记者。
此外,该几何引擎无需庞大的数据集或繁琐的超参数调整,大幅降低了开展气动优化的复杂度和成本。“我们已经对接了多款现有的数值仿真工具,开展了飞行器复杂气动外形的优化设计工作,相信该几何引擎可在航空航天、汽车、能源、工业制造等多个领域发挥重要价值。”李记超说。
近日,西北工业大学教授李记超,与瑞士洛桑联邦理工学院和香港科技大学的两名中国博士生魏震、杨奥博合作,开发出一款基于深度学习的几何引擎,成功突破传统飞机外形优化方法的局限,依靠深度神经网络实现全自动几何参数化,为航空航天设计带来高效且精准的智能化解决方案。该研究成果获得了美国航空航天学会的多学科设计优化最佳论文奖。
气动外形优化是航空设计中的核心技术,可以提升燃油效率、降低阻力,提高飞行器性能。目前,主流的仿真设计方案高度依赖人工干预,耗时长、自动化程度不足,制约了效率的提升。
“这款引擎可以自主学习几何变形规律,在多个验证案例中,它在形状自由度和优化性能方面均优于现有的自由形变方法,且不再依赖人工调整参数,以往这需要耗费设计人员几个月的时间。”研究人员告诉科技日报记者。
此外,该几何引擎无需庞大的数据集或繁琐的超参数调整,大幅降低了开展气动优化的复杂度和成本。“我们已经对接了多款现有的数值仿真工具,开展了飞行器复杂气动外形的优化设计工作,相信该几何引擎可在航空航天、汽车、能源、工业制造等多个领域发挥重要价值。”李记超说。
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