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J-GLOBAL ID：202102226530452885   整理番号：21A1012465

ANNを用いた翼後縁騒音最小化のためのフィンレット最適化【JST・京大機械翻訳】

Finlet Optimization for Airfoil Trailing Edge Noise Minimization Using ANN

著者 (3件)： Luo Jiajie (Shanghai Jiao Tong University) ,  Shi Yuejun (University of California, Davis) ,  Song Wenbin (Shanghai Jiao Tong University)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2020  号： AIAA AVIATION 2020 FORUM  ページ： 2537  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,Reynolds平均Navier-Stokes計算流体力学(RANS CFD),人工ニューラルネットワーク(ANN)ベースの代理モデルと遺伝的アルゴリズムを用いたフィンレット最適化研究を提示した。RANS CFD,経験的壁圧力スペクトルモデル,およびHoweの回折モデルから成る効率的な数値手法によって,レールエッジノイズを予測した。3-Dフィンレットのパラメトリックモデルを最初に構築し,次に,多目的最適化をANNに基づいて実施し,それは実験方法の設計によって作り出される100のサンプルから構築する。最適化目的は,全音圧レベル(OASPL)と揚力係数の差,およびフィンレットの有無による翼間の抗力係数と抗力係数を最小化することである。この論文の目的は,空力性能のペナルティなしで翼の後縁騒音を最小にするための最適フィンレット構成を見つけることである。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 抗力係数 ,  *最適化 ,  雑音 ,  *騒音 ,  *フィン ,  レール ,  揚力係数 ,  ニューラルネットワーク ,  三次元 ,  ペナルティ ,  計算流体力学 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  RANS ,  パラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 航空機の空気力学  (QK02010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 翼 ,  後縁 ,  騒音 ,  最小化 ,  最適化