近日，西北工业大学教悔李记超，与瑞士洛桑联邦理工学院和香港科技大学的两名中国博士生魏震、杨奥博配合，赞成出一款基于深度学习的几何引擎，成效冲破传统飞机外形优化步骤的局限，依靠深度神经聚集达周详自动几何参数化，为航空航天策画带来高效且精确的智能化贬责决议。该琢磨后果赢得了好意思国航空航天学会的多学科策画优化最好论文奖。
气动外形优化是航空策画中的中枢期间，不错栽培燃油着力、缩短阻力，提高翱游器性能。当今，主流的仿真策画决议高度依赖东谈主工扰乱，配资股票耗时长、自动化过程不及，制约了着力的栽培。
“这款引擎不错自主学习几何变形端正，在多个考据案例中，它在时局解放度和优化性能方面均优于现存的解放形变步骤，且不再依赖东谈主工调治参数，以往这需要耗尽策画东谈主员几个月的时刻。”琢磨东谈主员告诉科技日报记者。
此外，该几何引擎无需强劲的数据集或繁琐的超参数调治，大幅缩短了开展气动优化的复杂度和本钱。“咱们还是对接了多款现存的数值仿真用具，开展了翱游器复杂气动外形的优化策画责任，信服该几何引擎可在航空航天、汽车、动力、工业制造等多个规模发扬雄伟价值。”李记超说。