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基于Euler方程的翼型优化设计高效基因算法研究

时间:2019-06-04 整理:本站 点击:9次
第33卷第4期2001年8月 南 京 航 空 航 天 大 学 学 报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&Astronautics 文章...

基于Euler方程的翼型优化设计高效基因算法研究

第33卷第4期2001年8月    南 京 航 空 航 天 大 学 学 报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&Astronautics     文章编号:1005-2615(2001)04-0347-04基于Euler方程的翼型优化设计高效基因算法研究隋洪涛 陈红全 黄明恪(南京航空航天大学航空宇航学院 南京,210016)摘要 把基因算法(GAs)用于翼型优化设计,构造了用于优化设计的适应度函数,发展了一种具有全局优化性能的翼型优化设计方法。

为提高算法的搜索效率,提出了改进型的实数编码方式,设计了新型的Bzier样条翼型基因表达方式,并发展了高效隐式Euler方程解算器。 用此方法进行了基于升阻比极大化的跨音速和基于阻力极小化的超音速翼型优化设计数值模拟,取得了令人满意的结果。

关键词:基因算法;优化设计;Bzier样条;Euler方程;翼型中图分类号:    文献标识码:A 基金项目:航空科学基金(编号:99A52005)资助项目。

 收稿日期:2000-11-28;修订日期:2001-03-23 作者简介:隋洪涛,男,博士研究生,1973年2月生;陈红全,男,教授,1962年3月生;黄明恪,男,教授,博士生导师,1937年8月生。 引  言随着计算机技术和CFD(Computationalfluiddynamics)技术的高速发展,用数值方法结合CFD解算器进行气动优化设计越来越受到人们的重视。

而优化设计方法的稳定性、全局性和高效性是人们一直所追求的。

最早由教授[1]提出来的基因算法(Geneticalgorithms,GAs)最近被应用到气动优化设计中来。 GAs是模拟自然选择机制和生物遗传机制的一种启发式搜索方法。 它在求解过程中,基本上不依赖外部信息,其实用范围广,稳定性和全局性比较强。

但是传统的简单基因算法(SimpleGA,SGA)是基于大规模群体演化的,其全局优化特性和高效性是一对矛盾。 另外,由于CFD解算器本身的计算量就很大,因此如果粗糙地应用SGA进行气动优化设计,就会出现计算量超出计算机能力的现象。

本文将GAs应用于气动优化设计中,致力于发展新型高效、全局搜索的气动优化设计方法。 为了提高整个算法的搜索效率,本文首先提出了改进型实数编码方式,不仅使GAs搜索无编码精度限制,而且基因材料呈显性,能够充分发挥基因遗传算子的作用;其次发展了高效隐式Euler方程解算器;然后,针对GAs搜索原理和气动外形特点,设计了与文[2]不同的新型的气动外形基因表达方式。

最后,文中用此方法进行了跨音速和超音速的翼型优化设计。 器;然后,针对GAs搜索原理和气动外形特点,设计了与文[2]不同的新型的气动外形基因表达方式。

最后,文中用此方法进行了跨音速和超音速的翼型优化设计。 1 GAs气动优化设计基本方法自然界中,生物的遗传进化过程本身就是一个绝妙的优化过程。

而GAs就是模拟生物进化过程并用以解决工程优化问题的一种数学模型。

用GAs进行气动外形优化设计时首先要把气动外形用合适的基因加以表达,然后按照一定的规则将其变换为基因表达空间中的人工染色体(代表生物个体),使问题归结为在基因表达空间中搜索最佳基因组合。 这一搜索过程通过基因遗传算子的作用[1,2]遵循生物进化自然选择机制。

基因遗传算子通常由复制、交叉和变异等构成。

在基因算法的遗传搜索过程中,每次进化都需要对每个个体(即每个具体的气动外形)进行适应度评估,为复制等遗传过程提供参考标准。 适应度是评价个体好坏的唯一准则,在进行气动优化设计时,每个个体的适应度由Euler方程解算器提供。 由于基因算法搜索过Word文档免费下载:。

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