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数值优化
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跨音速机翼数值优化设计方法
关键词:跨音速流 机翼 数值分析 最优化
优化设计方法由机翼外形和计算网格生成方法、跨音速机翼全位势方程数值解法和数值优化算法等方法组成。采用独特的机翼外形曲线拟合函数摄动方法来改变机翼。数值实验表明,只须在半翼展中部剖面上选择两个结点处的翼面坐标进行摄动,即可获得气动上满意的优化解答,并可节省大量机时。
基于混合遗传算法的压气机叶型自动优化设计
关键词:压气机 混合遗传算法~+ 复合形法~+ 叶型 优化设计
基于实数编码的自适应遗传算法与复合形法相结合,构成了自动优化设计所应用的混合遗传算法。与自适应遗传算法相比,混合遗传算法的局部搜索能力得到增强,运行效率有明显提高。压气机叶型定义采用的是Bezier函数参数化定义方法。该方法可以较好的拟合叶型曲线,并通过较少控制点的调节灵活有效地修正叶型。气动数值模拟采用的是基于求解二维N-S方程的CFD程序。对NACA叶型的正问题数值优化结果表明以混合遗传算法为基础的优化设计平台是十分有效的。
多目标/多学科优化的综合目标函数/适应函数的构造
关键词:多目标/多学科优化 Euler方程 Maxwell方程
为使已有的单目标优化方法推广用于多目标/多学科优化中去,造一个合适的综合目标函数(确定性算法)或适应函数(遗传算法)是十分重要的。在确定性算法中,本文提出了一种变权系数法,以改进已有的加权的线性组合法(LWO)。针对两种不同要求的设计问题,在遗传算法中提出了两种适应函数表达式。求解Euler方程,获得流场解。求解时域Maxwell方程,以取得电磁场解。耦合流场解/电磁场解,作了双目标的数值优化。算例表明本文提出的方法能有效地达到原始设计要求,取得相应的有效解。
混合遗传算法的研究及其在压气机叶型优化设计中的应用
关键词:混合遗传算法 叶型 数值优化
本文对混合遗传算法进行了初步研究,并以此为基础建立了压气机叶型优化设计平台。在遗传算法中引入模拟退火算法,增强了算法的局部寻优能力,提高了运行效率和优化质量。为维护群体的多样性,保证寻优的收敛,选择概率和交叉概率的设计可以随个体适应度和进化阶段的不同而自适应变化。二维叶型定义采用的是Bezier 函数参数化定义方法。该方法可以较好的拟合叶型曲面,并通过少数控制点的调节灵活有效的修正叶型形面。对某压气机二维叶型的正问题数值优化结果表明本研究所建立的优化设计平台具有高效、可靠性好的特点。
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