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利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
使用变异自动编码器参数化机翼
设计只能与其数学表示一样好。在工程设计优化中，所选的参数化方法可以对结果产生重大影响。本文介绍了一种利用变异自动编码器（VAE）的翼型设计参数化的新方法，这是一类以降低维数的熟练程度而闻名的神经网络。但是，VAE的重大挑战是编码潜在空间的解释性。这项工作旨在通过创建具有可解释潜在空间的网络来解决此问题，从而产生人类可以理解的参数。使用综合的UIUC机翼数据库评估了这种方法的有效性，该数据库提供了多种式机翼形状供分析。我们表明，VAE可以成功提取翼型几何形状的关键特征，并使用六个参数对其进行参数化，这些特征以设计器可以理解的方式显示与机翼属性的明显相关性。此外，它可以平滑地插入数据点，从而产生新的机翼，从而提供实用且可解释的机翼参数化。
PALMO：溢流机学习机翼性能数据库1.0 NACA 4系列Jason K. Cornelius Ames研究中心，Moffett FI
已经创建了溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库，以实现各种应用程序中的机翼性能的强大建模。数据库使用溢出仿真数据二阶精确，并在Spalart-Allmaras湍流闭合时在空间上精确精确。开发棕榈数据库的基础是翼型基座立方体。每个基本立方体都包含在一系列的MACH数字，雷诺数和攻击角度的范围内参数化的模拟数据。数据库的第一个版本包括NACA 4系机翼，在机翼厚度中具有参数化，从NACA 0006到NACA 4424。总共在NASA高端计算能力（HECC）超级计算机上运行了52,480个NACA 4系列计算，并且将相应的机翼性能系数嵌入本文档的附录中，以进行公共分布。这提供了涵盖广泛的航空航天设计应用程序的高级精确模拟数据，该应用使用户能够开发溢出质量的机翼性能查找表，而无需其他高性能计算。除了对航空航天车的工程设计和分析外，Palmo非常适合作为航空航天工程中机器学习方法开发和测试的基准数据集。下游替代模型可实现溢出质量的机翼性能预测，以预测数据库范围内的室内，厚度，马赫数，雷诺数和攻击角度的任何任意组合。
空气动力学和推进实验室手册 b. tech (iii ...
皮托管：提供普朗特皮托管来测量气流速度。翼型：翼型是二维体，流线型，因此分离仅发生在体部的极端范围内。翼型模型符合 NACA 0018 轴向弦长 16 厘米和 29 厘米，具有 12 个参数攻丝，用于压力分布研究。分离点靠近后缘，产生的工作宽度较小，从而提供低阻力。阻力系数：由于体后方出现尾流，并且流动与上表面分离，因此阻力系数在低角度时较小。翼型由干燥的柚木制成，可长期使用。
利用人工智能实现风力涡轮机设计的创新
作为技术转让示范的一部分，研究人员将 2D 翼型逆向设计工具 (INN- Airfoil) 集成到风力发电厂综合系统设计和工程模型 (WISDEM) 中，这是一个用于评估能源成本的多学科设计和优化框架。风力涡轮机设计的传统方法涉及从一组预先选定的 2D 翼型中创建 3D 叶片。然而，设计的多学科性质意味着空气动力学效率最高的翼型可能不是所有类型的风力涡轮机设计约束的最佳选择。
用于监视和物体跟踪的飞翼无人机
飞翼无人机的开发是一个反复的过程，其中考虑和分析了各个领域。飞翼无人机的机身采用 3D 打印，以便快速制作原型和重新配置，以便在短时间内测试不同的有效载荷配置。机翼和翼梢小翼由高密度泡沫制成，以保持重量并提供足够的耐用性（图 72）。初始翼型测试首先在 xflr5 软件（第 4 章：翼型选择）中利用计算流体动力学 (CFD) 进行，然后在 Solidworks（第 5 章：翼型分析）中进一步分析。经过分析，选择 Eppler 344 作为根翼型，Eppler 325 作为翼梢翼型。翼梢小翼是 GOE 330 翼型。利用 Solid Works 中的 CFD（第 8 章：最终飞机设计）对最终模型进行了分析，发现足以满足要求。通过在肯尼索州立大学亚音速风洞中测试比例模型（第 10 章：风洞测试），确认了 CFD 结果。这些测试的结果证实了通过 CFD 获得的结果。
层流风洞的隧道壁校正
根据薄翼型理论，翼型近似于隧道中心四分之一弦点（x=0，y=0）处的单个涡流。风洞壁由距离为 h 且符号交替的无限垂直涡流行模拟，位于真实涡流上方和下方（见图 4）。在隧道中心线上的位置 x 处引起的水平速度相互抵消，但垂直分量相加。在涡流位置处，引起的垂直分量为零并改变符号。在封闭的隧道中，流动的曲率必须使得没有气流穿过隧道壁。
curriculum vitae -Gisuk Hwang，Ph.D。
M.S. 论文（16名毕业生）：[1] Marcus Ang，M.S.M.S.论文（16名毕业生）：[1] Marcus Ang，M.S.