Fugu-MT 論文翻訳(概要): Incorporating Riemannian Geometric Features for Learning Coefficient of Pressure Distributions on Airplane Wings

論文の概要: Incorporating Riemannian Geometric Features for Learning Coefficient of Pressure Distributions on Airplane Wings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09452v1
Date: Fri, 22 Dec 2023 13:09:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 09:28:50.849223
Title: Incorporating Riemannian Geometric Features for Learning Coefficient of Pressure Distributions on Airplane Wings
Title（参考訳）: 航空機翼の圧力分布の学習係数に対するリーマン幾何学的特徴の統合
Authors: Liwei Hu, Wenyong Wang, Yu Xiang, Stefan Sommer
Abstract要約: 航空機の空力係数は、その幾何学によって著しく影響を受ける。幾何学理論により, 翼面上の圧力分布の係数を学習するための幾何学的特徴を取り入れることを提案する。 DLR-F11航空機テストセットの平均8.41%でCPの平均二乗誤差(MSE)を減少させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.980486951730395
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The aerodynamic coefficients of aircrafts are significantly impacted by its geometry, especially when the angle of attack (AoA) is large. In the field of aerodynamics, traditional polynomial-based parameterization uses as few parameters as possible to describe the geometry of an airfoil. However, because the 3D geometry of a wing is more complicated than the 2D airfoil, polynomial-based parameterizations have difficulty in accurately representing the entire shape of a wing in 3D space. Existing deep learning-based methods can extract massive latent neural representations for the shape of 2D airfoils or 2D slices of wings. Recent studies highlight that directly taking geometric features as inputs to the neural networks can improve the accuracy of predicted aerodynamic coefficients. Motivated by geometry theory, we propose to incorporate Riemannian geometric features for learning Coefficient of Pressure (CP) distributions on wing surfaces. Our method calculates geometric features (Riemannian metric, connection, and curvature) and further inputs the geometric features, coordinates and flight conditions into a deep learning model to predict the CP distribution. Experimental results show that our method, compared to state-of-the-art Deep Attention Network (DAN), reduces the predicted mean square error (MSE) of CP by an average of 8.41% for the DLR-F11 aircraft test set.
Abstract（参考訳）: 航空機の空力係数は、特に攻撃角度(AoA)が大きい場合、その幾何学によって著しく影響を受ける。空気力学の分野では、伝統的な多項式ベースのパラメータ化は、翼の幾何学を記述するためにできるだけ少数のパラメータを使用する。しかし、翼の3次元幾何学は2次元翼よりも複雑であるため、多項式ベースのパラメータ化は翼全体の形状を正確に表現することが困難である。既存のディープラーニングベースの手法では、2D翼や2D翼の形状に関する巨大な潜在神経表現を抽出することができる。最近の研究では、幾何学的特徴を直接ニューラルネットワークへの入力として取り込むことで、予測された空力係数の精度を向上させることができる。幾何学理論により, 翼面上の圧力係数(CP)分布の学習にリーマン幾何学的特徴を取り入れることを提案する。提案手法は,幾何学的特徴(リーマン計量,接続,曲率)を計算し,さらに幾何学的特徴,座標,飛行条件を深層学習モデルに入力し,CP分布を予測する。実験の結果,最先端のディープ・アテンション・ネットワーク (dan) と比較して, dlr-f11 航空機テストセットの予測平均二乗誤差 (mse) を平均8.41%削減できた。

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