| Item type |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2015-03-26 |
| タイトル |
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タイトル |
Acceleration of GA in aerodynamics by search space reduction and artificial neural |
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言語 |
en |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
遺伝的アルゴリズム |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人工ニューラルネットワーク |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
空気力学 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
空力最適化 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
航空機設計 |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
設計最適化 |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
CPU |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
サーチスペースリダクション |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
genetic algorithm |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
artificial neural network |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
aerodynamics |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
aerodynamic optimization |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
aircraft design |
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言語 |
en |
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Other |
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主題 |
design optimization |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
CPU |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
search space reduction |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| その他のタイトル |
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その他のタイトル |
サーチスペースリダクションと人工ニューラルによる空気力学におけるGA加速 |
| 著者 |
Rousseau, Yannick
中村, 佳朗
Rousseau, Yannick
Nakamura, Yoshiaki
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| 著者所属 |
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名古屋大学 大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学 大学院工学研究科 |
| 著者所属（英） |
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en |
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Nagoya University Graduate School of Engineering |
| 著者所属（英） |
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en |
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Nagoya University Graduate School of Engineering |
| 出版者 |
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出版者 |
宇宙航空研究開発機構 |
| 出版者（英） |
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出版者 |
Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 書誌情報 |
宇宙航空研究開発機構特別資料: 航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム2004論文集
en : JAXA Special Publication: Proceedings of Aerospace Numerical Simulation Symposium 2004
巻 JAXA-SP-04-012,
p. 155-159,
発行日 2005-03-25
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| 抄録（英） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Genetic algorithms (GAs) have been successfully applied to numerical optimization problems, unfortunately GAs still remain computationally expensive, and the high computational cost make the use thereof impractical in most Aerodynamic optimization problems. Computational cost reduction is undoubtedly thought to be a common problem of most Aerodynamic shape optimization. In this approach, Artificial Neural Network (ANN) is used for function approximation; a number of mathematical computations are performed on the approximated function to obtain a reduced model. This resulting mathematical model is used to locate the variables that affect most the cost function. This approach is first tested on analytical functions, then numerical experimentations are conducted to solve shape optimization problem for the design of a wing profile. For each evaluation required by the optimizer, the Navier-Stokes equations with the Baldwin-Lomax turbulence model are solved. |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1349-113X |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11984031 |
| 資料番号 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
資料番号: AA0048469026 |
| レポート番号 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
レポート番号: JAXA-SP-04-012 |
48469026.pdf (1.2 MB)
