arXiv · ML· Youzheng Yu, Jiaqing Kou, Weiwei Zhang·· 5 小时前AI 评分24
CEGAN 用于商用飞机气动构型设计
Condition-Enhanced Generative Adversarial Network for Aerodynamic Configuration Design of Commercial Aircraft
AI 导读
CEGAN 模型将几何与气动信息嵌入生成过程，降低平均生成误差至少 36%。 该模型结合几何可行性惩罚与气动性能惩罚，并通过代理模型过滤不可行设计。在波音 Cessna Citation X 类似构型测试中，外推条件下误差降低至少 46%。 为概念设计阶段提供快速且鲁棒的气动构型探索工具。
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