机构名称：
¥ 1.0
对空气动力学设计的几何形状的优化通常依赖大量昂贵的模拟来评估并迭代地改善几何形状。可以通过提供具有接近所需要求的起始几何形状来减少模拟的数量，通常在提升和阻力，空气动力学矩和表面积方面。我们表明，生成模型有可能通过在大量模拟数据集上概括几何形状来提供这种开始的几何形状。，我们利用了在Xfoil模拟上训练的扩散概率模型，以合成以给定的空气动力学特征和约束条件来调节的二维机翼几何形状。用Bernstein多项式将机翼参数化，以确保生成的设计的平滑度。我们表明，这些模型能够为相同的需求和约束生成各种候选设计，从而有效地探索了设计空间，以提供优化过程的多个起点。但是，候选设计的质量取决于数据集中模拟设计的分布。重要的是，该数据集中的几何形状必须满足在扩散模型条件中未使用的其他要求和约束，以确保生成的几何形状是物理的。
具有扩散概率模型的生成空气动力学设计
主要关键词
相关文件推荐
