基于多精度深度神经网络的汽车气动外形优化设计方法

摘要： 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... （共9页）