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摘要
本文首次提出使用机器学习XGBoost算法作为气动性能的回归模型,并使用全局寻优算法MaxLIPO置信域方法在回归模型上进行寻优的气动优化方法。为保证回归模型在最优值附近的准确性,采用动态识别加点法构造动态更新的回归模型,并使用双重收敛准则判断优化流程的收敛。构建优化流程后,对一种新型减重高压涡轮叶型进行优化。结果表明,该优化流程相较传统优化方法能实现气动性能的快速有效寻优,在最优值附近的回归预测精度达到与CFD结果误差极小的水平,并能分析各几何参数对气动性能的影响权重,最终实现了对减重涡轮叶型的有效气动优化设计。
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