李记超

报告题目：

人工智能与飞行器气动外形优化设计

个人简介：

西北工业大学航空学院教授/博导，国家级青年人才，从事飞行器气动外形优化设计与人工智能的结合应用研究，曾先后在美国密西根大学、新加坡国立大学、新加坡科技研究局开展研究工作。2023、2024连续两年入选斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家榜单”（航空航天领域），在Progress in Aerospace Sciences、Journal of Fluid Mechanics、AIAA Journal等国际权威期刊发表论文20余篇，成果入选ESI高被引论文，获2024美国航空航天学会最佳论文奖。

摘要：

本报告重点介绍人工智能技术在气动优化设计方法中的应用进展，主要涵盖两个方向：提升伴随梯度优化方法对大空间搜索的收敛鲁棒性和突破代理优化方法对复杂气动外形设计的效率瓶颈，应用涵盖跨音速客机机翼、飞翼布局飞行器、宽速域飞行器以及风力机叶片等三维复杂气动外形优化设计。此外，采用数据驱动方式发展通用气动分析模型，可在任意工况下对任意外形开展实时可信的气动分析评估，是实现飞行器气动外形极速优化设计的关键技术。本报告针对亚、跨音速机翼气动优化设计通用模型的构建需求，从几何空间定义、自适应采样和物理嵌入三个层面介绍对通用气动模型高效构建的思考与探索，并展示相关模型在低速无人机机翼、跨音速客机机翼、飞翼布局飞行器气动设计中的强泛化性和极速设计效果。