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Parametric Aerodynamic Shape Optimization with Latent Diffusion
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-11115-9_27.png)
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摘要
En 中文
我们提出了一种基于潜在扩散的数据驱动参数化气动外形优化方法。生成模型在形状设计应用中已显示出成功，这些模型常被用作新颖的形状参数化方法。我们采取了不同的视角：并非引入替代现有方法的新参数化方法，而是通过潜在扩散过程赋能现有方法。我们方法的设计基于以下事实：任何在参数空间和形状空间之间进行映射的形状参数化方法都可以被视为形状编码器/解码器。在本工作中，我们使用翼型气动外形优化来演示我们的方法。我们采用Hicks-Henne方法（HHM）进行形状参数化，使用UIUC翼型数据库作为训练数据，SU2作为计算流体动力学（CFD）求解器，以及贝叶斯优化作为优化器。
Keyword:
parametric shape optimization
latent diffusion models
aerodynamics
bayesian optimization
optimizationon manifolds
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