期刊文章详细信息
基于数据挖掘的飞行器气动布局设计知识提取 ( EI收录)
Knowledge discovery for vehicle aerodynamic configuration design using data mining
文献类型:期刊文章
LIU Shenshen;Chen Jiangtao;GUI Yewei;TANG Wei;WANG Anling;HAN Qinghua(State Key Laboratory of Aerodynamics,Mianyang 621000,China;Computational Aerodynamics Institute.Chino Aerodynamics Research and Development Center,Mianyang 621000,China;State Key Laboratory of Environment-friendly Energy Materials,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621000,China)
机构地区:[1]空气动力学国家重点实验室,绵阳621000 [2]中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所,绵阳621000 [3]西南科技大学环境友好能源材料国家重点实验室,绵阳621000
基 金:国家自然科学基金(11702315);国家数值风洞工程。
年 份:2021
卷 号:42
期 号:4
起止页码:344-358
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:为了更深入地理解飞行器气动布局设计优化中多目标/多设计变量间的影响关系,提高优化模型的科学性及优化效率,对基于数据挖掘技术的飞行器气动布局隐含设计知识提取问题开展了探索研究。以高升阻比滑翔飞行器布局设计优化问题为例,基于当前比较有代表性的方差分析、等度量映射、决策树、自组织映射4类机器学习算法对气动布局优化设计中产生的中间数据进行了挖掘分析。对不同方法得到的升阻比、横/侧向稳定性及容积率4种目标性能间的权衡关系,目标性能与设计变量间的敏感性关系及产生较优布局外形的设计变量取值规则进行了综合对比分析,凝练形成了适用于该类飞行器的设计知识,同时对4种方法的特点及适用性进行了总结分析,给出了相关结论。
关 键 词:气动布局优化设计 数据挖掘 知识提取 等度量映射 自组织映射 决策树 总变差分析
分 类 号:V211.3]
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引证文献:
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同被引文献:
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