A Deep-Learning Surrogate Model Approach for Optimization of Morphing Airfoils
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Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-1619.vid Analyzing and optimizing the aerodynamic performance of a morphing airfoil concept typically requires the numerical solution of many complex, computationally expensive fluid-structure interaction (FSI) problems. This approach becomes intractable against current developments in intelligent, programmable materials and additive manufacturing techniques, which drastically increase the design space and open novel opportunities for passively and actively morphing wings. To fully exploit these capabilities, a new paradigm for analyzing and optimizing aeroelastic structures in high-dimensional parameter spaces is required. This work presents an efficient numerical design approach for elastically morphing structures in aerodynamic flows. Our approach centers on using deep neural network surrogate models to predict the aerodynamic loading as a function of a given shape. The models are trained through a set of flow simulations around rigid stationary bodies randomly sampled from a parametrized design space of the shapes. Once trained, the surrogate model can be used to evaluate the aerodynamic performance of any structural design without the need for further costly flow or FSI simulations. Consequently, this approach can analyze and optimize airfoils within a higher-dimensional structure and structure-actuator problems than currently possible. Though the approach is general, we focus here on establishing a proof-of-concept of this idea for a 2D multi-hinged airfoil at a steady-state condition. The specific contributions are validating the surrogate model, estimating the cost benefits of this approach, and providing first insights into the approach's capabilities. A practical optimization of a 2D morphing airfoil in steady flows demonstrates that training and using the surrogate model reduces the number of required flow solutions by several orders of magnitude compared with a fully coupled FSI approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle