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    深度学习近似建模,助力飞越「维数灾难」温度场

    深度学习与飞行器设计领域交叉可为克服飞行器系统多学科设计优化的计算复杂性难题开辟一条全新途径。国防科技创新研究院无人系统技术研究中心智能设计与鲁棒学习(Intelligent Design and Robust Learning, IDRL)团队推出最新工作“A Deep Neural Network Surrogate Modeling Benchmark for Temperature Field Prediction of Heat Source Layout”,围绕飞行器热布局的温度场高效分析预测问题,系统探索了学科模型构建、仿真数据生成、深度学习训练、热布局近实时分析等关键步骤,形成了一整套用于热布局温度场预测研究的标准数据集、深度神经网络近似建模方法以及代理模型性能评估基准。

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