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一种基于深度学习的多精度优化算法实现气动优化设计的方法

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本发明提供一种基于深度学习的多精度优化算法实现气动优化设计的方法，通过利用多精度深度神经网络结合并行加点方法来实现复杂的气动外形优化设计。该多精度深度神经网络(MFDNN)可以在不需要任何先验知识的情况下，自适应地学习低精度数据集和高精度数据集之间的线性关系或者非线性关系。同时利用PSO对代理模型进行全局寻优，找到当前最优解用于高精度数据集的更新样本点提高代理模型的优化精度；对于低精度数据集则通过求取样本点之间的欧氏距离来衡量样本点之间的距离，对缺乏样本点位置进行更新，从而生成在整个设计域中分布均匀的样本点。该方法通用性好，实现简单，应用该方法进行飞行器气动外形优化设计，飞行器的气动性能有显著的提升。

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公开/公告号CN111597698A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-28

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN202010382040.2
发明设计人张鑫帅;季廷炜;谢芳芳;朱灶旭;郑耀;
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申请日2020-05-08
分类号G06F30/20(20200101);G06F30/15(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F111/10(20200101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人邱启旺
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2023-12-17 11:36:58

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