Bedingter Generative Adversarial Network für das aerodynamische Konfigurationsdesign von Verkehrsflugzeugen

arXiv:2610.35963v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstract: Generative Machine Learning bietet ein End-to-End-Framework für die aerodynamische Designoptimierung durch die Generierung verschiedener aerodynamischer Konfigurationen abhängig von Zielleistung. Die generierten Designs können jedoch geometrische Constraints verletzen oder weichen ab