针对非线性大扰动翼型气动力优化问题,提出了基于卷积神经网络气动力降阶模型的优化方法.该方法用不同形状参数下翼型的气动力数据作为训练信号,训练卷积神经网络翼型气动力降阶模型.采用该气动力降阶模型,以最大升阻比为目标,对翼型进行优化,结果表明该方法可用于大扰动下翼型气动力的预测和优化.该文同时还讨论了池化法和径向基法的训练信号数据降维方法对降阶模型精度的影响,结果表明训练信号数据降维能够提高气动力降阶模型的精度.其原因在于训练信号数据降维可以减少神经网络模型的待定参数的个数,在相同数据量下神经网络模型收敛得更好.