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J-GLOBAL ID：202102256831922711   整理番号：21A2869608

進化的プログラミングとサポートベクトル回帰アルゴリズムによる効率的な空力設計【JST・京大機械翻訳】

Efficient aerodynamic design through evolutionary programming and support vector regression algorithms

著者 (4件)： Andres E. (Fluid Dynamics Branch, National Institute for Aerospace Technology (INTA), Spain) ,  Salcedo-Sanz S. (Department of Signal Theory and Communications, Universidad de Alcala, Spain) ,  Monge F. (Fluid Dynamics Branch, National Institute for Aerospace Technology (INTA), Spain) ,  Perez-Bellido A.M. (Department of Signal Theory and Communications, Universidad de Alcala, Spain)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 12  ページ： 10700-10708  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 設計サイクルの短縮と性能の増加は,今日,空力設計における主要な課題である。進化的アルゴリズム(EA)の使用は,設計空間を広く探索し,大域的最適条件を得る能力により,予備段階で適切であると思われる。進化アルゴリズムは,高価な計算流体力学(CFD)シミュレーションを置換するために,過去数年で発表されたいくつかの研究でメタモデル(または代理モデル)とハイブリッド化された。本論文では,メタモデルとしてサポートベクトル回帰アルゴリズム(SVMr)とハイブリダイズした進化的プログラミングアルゴリズムから成る,航空翼プロファイルの空力最適化のための先進的アプローチを提案した。完全なアプローチの精度,データセット訓練サイズ,および実現可能性としての特定の問題を議論し,従来の方法で達成されない革新的形状を達成するために,大域的最適化法(メタモデルによって強化)の可能性を評価した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  翼形 ,  航空輸送 ,  *空気力学 ,  ダイズ ,  計算流体力学 ,  進化的プログラミング
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  大域的最適化 ,  *空力設計 ,  設計空間 ,  メタモデル ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 空力設計 ,  翼の最適化 ,  進化的最適化 ,  サポートベクトル回帰アルゴリズム ,  空力係数予測 ,  計算流体力学

分類 (1件)： 航空機の空気力学  (QK02010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化的プログラミング ,  サポートベクトル回帰 ,  アルゴリズム ,  空力設計