ⓒ应用数学和力学编委会，ＩＳＳＮ１０００⁃０８８７ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｐｐｌｍａｔｈｍｅｃｈ．ｃｎ带襟翼导轨翼肋后缘尺寸⁃拓扑综合优化的摄动神经网络代理模型法∗谢川１，徐超１，周丹发２，姚卫星１，３（１．南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室，南京２１００１６；２．上海机电工程研究所，上海２０１１０９；３．南京航空航天大学飞行器先进设计技术国防重点学科实验室，南京２１００１６）摘要：带襟翼导轨的翼肋后缘设计需要确定肋缘条、腹板的尺寸和肋腹板的拓扑形状，对此提出了一种针对尺寸⁃拓扑综合优化的摄动神经网络（ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＰＮＮ）代理模型法．其基本思想是基于拓扑优化对参数的敏感性，引入了对试验设计（ｄｅｓｉｇｎｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ＤＯＥ）样本点的摄动，通过过滤手段捕获拓扑突变点，并降低数值噪声，极大地提高了代理模型的预测精度，将拓扑优化过程作为黑盒，直接建立起尺寸变量与拓扑优化后结构响应的代理模型．最后在代理模型上进行优化，得到了结构尺寸与拓扑形状的最优组合．该文完成了一个翼肋后缘优化典型算例，证明了该方法的有效性和优越性．关键词：摄动神经网络；尺寸优化；拓扑优化；代理模型；翼肋中图分类号：Ｏ３４２文献标志码：ＡＤＯＩ：１０．２１６５６／１０００⁃０８８７．４４００３３ＴｈｅＰｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＳｕｒｒｏｇａｔｅＭｏｄｅｌＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｉｚｅ⁃ＴｏｐｏｌｏｇｙＳｙｎｔｈｅｔｉｃａｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＷｉｎｇＲｉｂＴｒａｉｌｉｎｇＥｄｇｅｓＷｉｔｈＦｌａｐＴｒａｃｋｓＸＩＥＣｈｕａｎ１，ＸＵＣｈａｏ１，ＺＨＯＵＤａｎｆａ２，ＹＡＯＷｅｉｘｉｎｇ１，３（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＡｅｒｏｓｐａｃｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ；２．ＳｈａｎｇｈａｉＥｌｅｃｔｒｏ⁃ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１１０９，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ；３．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｓ...
