arXiv ID:
2603.17057
arXiv 提交日期: 2026-03-17
面向多工况翼型优化的嵌入优化的主动多保真度代理模型学习 / Optimization-Embedded Active Multi-Fidelity Surrogate Learning for Multi-Condition Airfoil Shape Optimization
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种智能的翼型设计优化方法,它巧妙地结合了廉价但精度较低的模拟和昂贵但高精度的模拟,通过一个主动学习和进化算法协同的框架,在保证设计精度的同时,大幅减少了高精度模拟的计算成本,最终成功设计出了在巡航和起飞两种飞行条件下性能都显著提升的翼型。