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翼型形状优化是一个传统求解器常因计算效率和局部极小值问题而面临挑战的领域。在量子计算这一前景广阔的范式中，相干伊辛机（CIM）作为一种专用物理求解器，具有加速计算的潜力。然而其固有的离散二进制架构限制了其在气动设计中的应用。为解决这一矛盾，该研究团队提出了一套完整框架——将翼型优化问题转化为符合硬件特性的二次无约束二进制优化形式。通过罗森伯格降阶法集成高阶响应面模型，使CIM能够捕捉气动性能响应中的强非线性特征。此外，该团队还开发了块对角标量化策略，将多目标权衡场景整合为单次优化过程。基于615个自旋单元的CIM硬件在NACA四位数翼型系列上的验证表明，该框架能以相比经典模拟退火算法三个数量级的计算加速定位全局最优解，其并行嵌入特性可单次硬件执行即获取完整的帕累托最优前沿。这项工作为工程优化展示了一条可行的量子增强路径。