Aerodynamic Optimization의 기계 학습 역할

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ML 모델은 복잡한, 비선형 관계와 리프트 계수, 드래그 계수 및 순간 계수와 같은 항공 우주 성능 지표를 배울 수 있습니다. 이 기능은 엔지니어가 수천 명의 후보 디자인을 신속하게 화면으로 만들 수 있으며 디자인 공간의 유망한 영역을 식별하고 수동으로 간접적으로 어려운 새로운 구성을 생성합니다. 결과는 디자인 사이클의 극적인 가속이며, 종종 CFD의 주를 줄일 수 있습니다.

Machine Learning은 디자인 프로세스에 적합

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또 다른 접근법은 ]inverse design ML을 이용하여 사용한다. 기본 설정 대신 ML 모델은 필요한 형태 매개 변수에 직접 지도 원적 항공성(예: Target lift Distribution)을 직접 지도하는 것을 배우는 것이다. 이 역은 전통적인 워크플로를 반전하고 비정상적이지만 효과적인 디자인을 생성할 수 있다. 예를 들어, 항공우주 네트워크는 규정된 압력을 달성하기 위해 슬릿 또는 플랩 기하학을 생성할 수 있다.

기계 학습 기술의 유형은 사용

ML 기술의 넓은 배열은 엔지니어가 특정 문제에 최적화 접근을 맞춤화 할 수 있습니다. 아래는 높은 리프트 장치 모양 최적화에 적용되는 가장 일반적인 범주입니다.

학습의 특징

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학습 방법

RL(Reinforcement Learning)는 연속적인 결정 문제로 형상 최적화를 치료합니다. 이 에이전트는 행동(Incremental changes to the Shape)을 취하며 결과적인 공기역학 성능을 기반으로 보상을 받습니다. 시험 및 오류를 통해 에이전트는 최적의 모양으로 누적 보상을 극대화하는 정책들을 학습합니다. RL은 설계 공간이 크고 지속될 때 특히 유용합니다. 초기 데이터셋을 필요로 하지 않고 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 최근 작업은 RL(RL)의 심볼을 최적화하거나, 스트랩을 통해 스트랩을 최적화할 수 있습니다.