文章摘要:为提高飞机的气动性能，大型民用飞机开始采用机翼变弯度技术。针对NACA 0012翼型，在马赫数为0.176的来流条件下，首先利用数值模拟研究了翼型前缘下弯角度、前缘偏转位置、后缘下弯角度和后缘偏转位置等因素对翼型气动性能的影响规律；其次，以升阻比为目标，上述四个因素为设计变量，利用神经网络建立升阻比与四个设计变量间的预测模型；然后，充分考虑优化精度和神经网络训练数据库的计算量，构造了一种翼型优化过程与神经网络预测耦合的迭代优化策略，基于该优化策略得到最优变弯度翼型构型。对比优化翼型和原始翼型，升阻比提高约22%，较大程度改善了翼型的气动特性；并且通过远场噪声分析，发现优化翼型表现出了较好的声学性能，在1000Hz附近单音噪声最大可降低12dB。
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