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NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。 这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。 在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。 自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。 本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。 该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。 首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。 然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。 使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。 在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。此演示案例使用统一的流入，在114个CPU内核中评估了10,000,000个潜在的候选转子设计，并在27.8小时内使用规定的唤醒模型在27.8小时内评估了10,000个潜在的转子设计。因此，这项工作可以实现中心转子设计优化，而无需访问高性能计算。
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