基于目标检验条件生成对抗网络的翼型反设计方法

doi:10.7527/S1000-6893.2024.31182

Abstract

Abstract:

A Target Testing Conditional Generative Adversarial Network （TT-CGAN） is developed and applied to airfoil inverse design. This network extends the Conditional Generative Adversarial Network （CGAN） by integrating a Multi-Layer Perceptron （MLP） tester， so as to enhance the capability of CGAN in evaluating the impact of additional conditions on target testing. Utilizing the UIUC airfoil database， 797 real airfoils were selected， and their corresponding aerodynamic parameters were calculated by solving the Reynolds-Averaged Navier-Stokes （RANS） equations to construct a comprehensive airfoil database. The airfoil shapes were parameterized using the Class Shape Transformation （CST） method， transforming the geometric parameters from 100 to 14 CST parameters. Multi-modal aerodynamic parameters， including lift coefficient， drag coefficient， and surface pressure distribution， were fused using the feature-level fusion approach. These parameters were compared with the aerodynamic parameters based solely on lift and drag coefficients， which served as auxiliary conditions for the network during the airfoil inverse design process. The results indicate that the TT-CGAN based inverse design method generates more accurate airfoils， with an average root mean square error of 1.779×10^-3 and an average mean absolute error of 1.351×10^-3 in airfoil geometry. The generated airfoils were further validated through numerical simulations by solving the RANS equations， demonstrating an average relative error of 3.599 8% for the lift coefficient and 3.723 9% for the drag coefficient， confirming that the generated airfoils can meet the specified design criteria. Analysis of the lift-to-drag ratio distributions reveals that 40% of the test airfoils achieved lift-to-drag ratios within the ［20， 30） range， compared to only 16% in the training set. This finding highlights the method’s capability to make accurate predictions even within data-sparse regions， showcasing its generalizability.

Key words: airfoil inverse design, conditional generative adversarial network (CGAN), multi-modal data fusion, class shape transformation (CST), parameterization

CLC Number:

V211

Xianchao MENG, Jun TAO. An airfoil inverse design method based on target testing conditional generative adversarial network[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(10): 631182.

Figures/Tables 21

Fig.1

Table 1

Comparison of calculation results of lift and drag coefficients of RAE2822 under design conditions

类型	升力系数 $C L$		阻力系数 $C D$
类型	数值	相对误差/%	数值	相对误差/%
试验值	0.803 0		0.016 8
数值模拟值	0.763 7	4.894 1	0.017 2	2.381 0

Table 1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig. 7

Fig.8

Fig.9

Fig.10

Table 2

Table 3

Fig.11

Table 4

Prediction results of MLP tester

翼型来源	平均相对误差/%
翼型来源	$C L$	$C D$
Net1	4.196 7	11.403 9
Net2	3.909 7	7.303 5

Table 4

Fig.12

Fig.13

Fig.14

Table 5

Comparison of errors between airfoils generated by Net1 and Net2 and original airfoils

网络名称	平均 $E R M S E$ /10^-3	平均 $E M A E$ /10^-3
Net1	10.650	8.455
Net2	1.779	1.351

Table 5

Table 6

Fig.15

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网络名称	网络层	神经元数目	激活函数
生成器	隐藏层1	200	ReLU
	隐藏层2	100	ReLU
	隐藏层3	50	ReLU
	输出层	14	tanh
判别器	隐藏层1	500	LeakyReLU
	隐藏层2	200	LeakyReLU
	隐藏层3	100	LeakyReLU
	输出层	1	Sigmoid
检验器	隐藏层1	64	ReLU
	隐藏层1	128	ReLU
	隐藏层2	80	ReLU
	隐藏层3	20	ReLU
	输出层	2	ReLU

网络	批次	学习率	迭代	优化器	损失函数
CGAN	16	0.000 1	20 000	Adam	二元交叉熵损失
MLP	16	0.000 1	5 000	Adam	均方误差

翼型序号	设计值		数值模拟值		相对误差/%
翼型序号	C_L	C_D	C_L	C_D	C_L	C_D
1	0.703 0	0.014 2	0.719 2	0.014 1	2.261 0	0.198 2
2	0.828 6	0.021 2	0.843 8	0.021 0	1.791 7	0.911 0
3	0.801 4	0.026 9	0.807 4	0.026 7	0.744 0	0.750 3
4	0.922 6	0.030 9	0.920 2	0.029 8	0.256 8	3.609 4
5	0.505 6	0.016 6	0.461 1	0.016 3	9.642 6	1.792 8
6	0.482 7	0.011 6	0.486 5	0.014 2	0.787 2	18.050 6
7	0.472 3	0.014 6	0.451 1	0.014 0	4.688 7	4.627 8
8	0.440 3	0.016 7	0.402 0	0.016 6	9.520 6	0.289 0
9	0.776 8	0.031 4	0.813 3	0.029 6	4.483 9	5.989 7
10	0.467 3	0.021 8	0.458 9	0.021 6	1.821 5	1.020 6

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An airfoil inverse design method based on target testing conditional generative adversarial network

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