Aerodynamic and aeroacoustic optimization of an isolated propeller based on variable-fidelity deep neural network surrogate model with uncertainty quantification

Geng, Xin; Liu, Peiqing; Hu, Tianxiang; Qu, Qiulin; Li, Yunlong; Ge, Yunsong; Wang, Jun; Guo, Hao; Noack, Bernd R.; Akkermans, Rinie A. D.

doi:10.1016/j.ast.2026.112283

Verlagslink DOI:	10.1016/j.ast.2026.112283
Titel:	Aerodynamic and aeroacoustic optimization of an isolated propeller based on variable-fidelity deep neural network surrogate model with uncertainty quantification
Sprache:	Englisch
Autorenschaft:	Geng, Xin Liu, Peiqing Hu, Tianxiang Qu, Qiulin Li, Yunlong Ge, Yunsong Wang, Jun Guo, Hao Noack, Bernd R. Akkermans, Rinie A. D.
Schlagwörter:	Propeller; Optimization; Variable-fidelity deep neural network; Surrogate model; Uncertainty quantification
Erscheinungsdatum:	Okt-2026
Verlag:	Elsevier
Zeitschrift oder Schriftenreihe:	Aerospace science and technology
Zeitschriftenband:	177
Zeitschriftenausgabe:	Part A
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.12738/19426
ISSN:	1626-3219
Begutachtungsstatus:	Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review)
Einrichtung:	Fakultät Luftfahrt- und Fahrzeugsysteme Forschungs- und Transferzentrum Future Mobility and Acoustics
Dokumenttyp:	Zeitschriftenbeitrag
Hinweise zur Quelle:	article number: 112283
Enthalten in den Sammlungen:	Publications without full text