一种基于DBO-BP和NSWOA的螺旋桨翼型气动优化方法

本发明公开了一种基于DBO‑BP和NSWOA的螺旋桨翼型气动优化方法，属于飞行器技术领域。本方法首先通过CST翼型参数法对原始翼型进行参数化，结合拉丁超立方抽样法在一定范围内对原始翼型进行扰动，生成样本空间；随后，使用CFD软件对样本空间内的翼型进行气动分析，构建样本数据集；再使用DBO算法对BP代理模型的初始权重和阈值进行优化，实现DBO‑BP神经网络代理模型的建立；最后，结合NSWOA算法对代理模型进行优化，并将优化结果通过CFD软件进行验证分析。本发明通过构建DBO‑BP代理模型，能够有效提高BP代理模型及优化结果的可靠性；通过NSWOA算法，同时对升力系数和阻力系数进行优化，能够有效解决优化目标单一、优化效率低的问题。