基于多保真深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船型優(yōu)化

摘要： [目的]為了提高優(yōu)化效率并獲得更好的優(yōu)化結(jié)果，將不同精度數(shù)據(jù)進行有機融合，利用多保真深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開展船型優(yōu)化設(shè)計。[方法]基于多源數(shù)據(jù)融合和遷移學習思想，構(gòu)建了一種多保真深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過將大量低保真數(shù)據(jù)與少量高保真數(shù)據(jù)融合學習，構(gòu)建與高保真數(shù)據(jù)之間的線性項和非線性項，得到高保真近似模型。基于此方法開展針對DTMB 5415船靜水阻力的優(yōu)化設(shè)計。分別采用勢流和黏流樣本點阻力進行... （共8頁）