Aerodynamic optimal design is crucial for enhancing performance of aircrafts, while calculating multi-target functionals through solving dual equations with arbitrary right-hand sides remains challenging. In this paper, a novel multi-target framework of DWR-based mesh refinement is proposed and analyzed. Theoretically, an extrapolation method is generalized to expand multi-variable functionals, which guarantees the dual equations of different objective functionals can be calculated separately. Numerically, an algorithm of calculating multi-target functionals is designed based on the multi-mesh approach, which can help to obtain different dual solutions simultaneously. One feature of our framework is the algorithm is easy to implement with the help of the hierarchical geometry tree structure and the calculation avoids the Galerkin orthogonality naturally. The framework takes a balance between different targets even when they are not the same orders of magnitude. While existing approach uses a linear combination of different components in multi-target functionals for adaptation, it introduces additional coefficients for adjusting. With each component calculated under a dual-consistent scheme, this multi-mesh framework addresses challenges such as the lift-drag ratio and other kinds of multi-target functionals, ensuring smooth convergence and precise calculations of dual solutions.


翻译:气动优化设计对于提升飞行器性能至关重要,然而通过求解具有任意右侧项的对偶方程来计算多目标泛函仍具挑战性。本文提出并分析了一种基于对偶加权残差(DWR)网格细化的新型多目标框架。理论上,本文推广了一种外推法以展开多变量泛函,从而保证不同目标泛函的对偶方程可独立求解。数值上,基于多网格方法设计了一种计算多目标泛函的算法,该算法可同时获取不同的对偶解。本框架的一个特点是:借助层次化几何树结构,算法易于实现,且计算过程天然避免了Galerkin正交性。该框架能在不同目标之间取得平衡,即使其量级不同。现有方法采用多目标泛函中不同分量的线性组合进行自适应,但需引入额外调节系数。通过在对偶一致格式下计算各分量,本多网格框架解决了升阻比及其他类型多目标泛函的计算难题,确保了对偶解的平滑收敛与精确计算。

0
下载
关闭预览

相关内容

《图机器学习》课程
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【机器学习术语宝典】机器学习中英文术语表
专知会员服务
61+阅读 · 2020年7月12日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
0+阅读 · 今天16:48
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:04
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
6+阅读 · 今天13:49
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
5+阅读 · 今天13:37
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
专知会员服务
5+阅读 · 今天13:11
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
7+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
相关VIP内容
《图机器学习》课程
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【机器学习术语宝典】机器学习中英文术语表
专知会员服务
61+阅读 · 2020年7月12日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员