CEGAN：条件增强 GAN 用于商用飞机气动外形设计
原文标题：Condition-Enhanced Generative Adversarial Network for Aerodynamic Configuration Design of Commercial Aircraft
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研究提出条件增强生成对抗网络 CEGAN，将几何可行性与气动性能惩罚嵌入损失函数，并用代理模型过滤不可行设计。在类 Cessna Citation X 构型上，插值条件下平均生成误差降低至少 36%，极端外推下降低至少 46%，同时生成多样且物理可行的新设计。该方法为概念设计阶段的快速气动外形探索提供工具。
- 问题
- 生成式气动外形设计易违反几何约束或偏离目标性能。
- 方法
- 条件增强 GAN，把几何可行性惩罚与代理模型评估的气动性能惩罚写入损失，并用代理模型过滤不可行输出。
- 结果
- 在类 Cessna Citation X 构型上，插值条件平均生成误差降低至少 36%，极端外推下降低至少 46%。
- 影响
- 概念设计阶段可快速生成多样且物理可行的外形，减少反复仿真筛选的成本。
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