基于多输出高斯过程回归的翼型快速设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·翼型及翼型表示方法 | 第11-12页 |
| ·翼型设计的方法 | 第12-17页 |
| ·翼型设计的理论基础 | 第12-14页 |
| ·传统的翼型设计方法 | 第14-16页 |
| ·基于数据挖掘的翼型设计方法 | 第16-17页 |
| ·本论文的研究思路及内容 | 第17-18页 |
| ·本论文的结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 神经网络模型 | 第19-27页 |
| ·背景介绍 | 第19-20页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第20-22页 |
| ·模型的基本原理 | 第20-22页 |
| ·模型的参数选择 | 第22页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第22-24页 |
| ·模型的基本原理 | 第23-24页 |
| ·模型的参数选择 | 第24页 |
| ·本章总结 | 第24-27页 |
| 第三章 高斯过程回归模型 | 第27-37页 |
| ·背景介绍 | 第27-28页 |
| ·单输出高斯过程回归模型 | 第28-33页 |
| ·模型的基本原理 | 第28-31页 |
| ·模型参数的选择 | 第31-33页 |
| ·多输出高斯过程回归模型 | 第33-36页 |
| ·模型的基本原理 | 第33-35页 |
| ·模型参数的选择 | 第35-36页 |
| ·本章总结 | 第36-37页 |
| 第四章 翼型气动性能快速评估 | 第37-47页 |
| ·实验数据 | 第37-41页 |
| ·实验翼型的选择 | 第37-38页 |
| ·实验数据的生成 | 第38页 |
| ·实验数据的选取 | 第38-41页 |
| ·输出端口的相关性分析 | 第41页 |
| ·模型验证的方法 | 第41页 |
| ·气动性能预测的实验步骤 | 第41-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-44页 |
| ·计算效率分析 | 第44-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第五章 翼型快速预测 | 第47-53页 |
| ·实验数据 | 第47-48页 |
| ·实验翼型的选择 | 第47页 |
| ·实验数据的生成 | 第47页 |
| ·实验数据的选取 | 第47-48页 |
| ·输出端口的相关性分析 | 第48页 |
| ·模型验证方法 | 第48页 |
| ·翼型快速预测的实验步骤 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作的总结 | 第53页 |
| ·对未来工作的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 附录A A组翼型翼型压力图 | 第61-64页 |
| 附录B B组翼型翼型压力图 | 第64-66页 |
