作者：白俊强 王波 孙智伟 张扬cst方法稳健设计遗传算法神经网络
摘要：基于标准遗传算法、RBF神经网络以及类函数/型函数变形技术建立了翼型气动优化设计系统,在选取3次CST方法即分别对翼型上下表面采用4个设计变量进行参数化,对某型客机基本翼型在给定设计指标下进行优化设计,分别研究了巡航状态下的气动优化,以及结合蒙特卡洛分析方法马赫数随机平均分布下的翼型稳健型优化设计。结果显示,优化后的翼型的气动特性有着显著提高。
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《空气动力学学报》（CN：51-1192/TK）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《空气动力学学报》主要刊载空气动力学领域具有创造性的理论、实验和应用研究论文和研究简报。本刊还不定期地组织空气动力学领域前沿课题如分离流、涡控制、非定常效应等方面的专集，并积极开展学术讨论。
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