在汽车气动外形优化设计中,往往需要大量的高精度CFD数据作为支撑。然而,高精度CFD数据获取难度大、成本高。为了缓解汽车气动优化设计中气动特性评估精度和效率之间的矛盾,根据迁移学习与数据融合的思想,提出了一种基于多精度深度神经...在汽车气动外形优化设计中,往往需要大量的高精度CFD数据作为支撑。然而,高精度CFD数据获取难度大、成本高。为了缓解汽车气动优化设计中气动特性评估精度和效率之间的矛盾,根据迁移学习与数据融合的思想,提出了一种基于多精度深度神经网络(multi-fidelity deep neural network, MFDNN)的汽车外形优化设计方法,以减少优化设计中所需的高精度数据个数,从而有效提升优化速度、降低优化成本。将所发展的优化方法应用于快背式MIRA标准模型减阻优化设计中,优化结果表明,该方法能够充分融合不同精度数据所蕴含的知识,加速气动外形优化进程,提升优化效率。以收敛用时作为评价指标,在取得相近或更优优化结果的前提下,基于多精度神经网络的优化框架的收敛速度是基于单精度神经网络的离线优化框架的5.85倍,是基于单精度神经网络的在线优化框架的2.81倍。展开更多
文摘针对高光谱图像全色锐化中的光谱失真和纹理细节提升不足问题,结合交叉皮层神经网络模型(intersecting cortical model,ICM),提出一种自适应高光谱图像全色锐化算法。该算法采用ICM分割,先将高光谱图像与空间分辨率较为接近的多光谱图像进行匹配融合,再将结果与高分辨率的全色图像融合,以获得同时具有全色图像的高空间分辨率和高光谱图像的光谱分辨率融合结果。同时,在锐化融合中采用灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)自适应优化ICM模型参数,生成最优非规则分割区域,为高光谱图像提供更精准全面的细节和光谱信息。采用2组资源一号02D卫星高光谱数据集进行实验验证,结果表明,提出的新的锐化融合算法在空间细节和光谱信息评价指标上均表现最优,验证了该算法有效性。
文摘在汽车气动外形优化设计中,往往需要大量的高精度CFD数据作为支撑。然而,高精度CFD数据获取难度大、成本高。为了缓解汽车气动优化设计中气动特性评估精度和效率之间的矛盾,根据迁移学习与数据融合的思想,提出了一种基于多精度深度神经网络(multi-fidelity deep neural network, MFDNN)的汽车外形优化设计方法,以减少优化设计中所需的高精度数据个数,从而有效提升优化速度、降低优化成本。将所发展的优化方法应用于快背式MIRA标准模型减阻优化设计中,优化结果表明,该方法能够充分融合不同精度数据所蕴含的知识,加速气动外形优化进程,提升优化效率。以收敛用时作为评价指标,在取得相近或更优优化结果的前提下,基于多精度神经网络的优化框架的收敛速度是基于单精度神经网络的离线优化框架的5.85倍,是基于单精度神经网络的在线优化框架的2.81倍。
