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基于神经网络的飞机气动性能优化研究随着科技的不断进步，现代飞机的气动性能优化也正在不断地得到改进与提升。
在这个过程中，基于神经网络的气动优化技术成为了越来越受关注的研究方向。
那么，究竟什么是神经网络呢？在神经网络应用于飞机气动性能优化的过程中，其有哪些优势和不足，又有哪些值得探究的方面？下面，我们将针对这些问题展开深入的探讨。
一、神经网络的简介及应用神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算工具，它能够通过一系列的算法和模型对数据进行分析、处理和学习，最终实现数据的预测、分类和识别等多种功能。
相较于传统的数学统计模型，神经网络更适合处理复杂的非线性问题，并且对噪声和干扰的容忍度更高。
因此，在众多的学科领域中，神经网络应用越来越广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等多种领域。
在航空领域，神经网络的应用也越来越受到重视。
特别是在飞机气动性能优化中，神经网络已经成为了一种有效的工具。
在实际应用中，神经网络模型可以通过输入大量的飞行数据进行学习，预测飞机在不同工况下的气动性能参数，帮助设计师更好地优化飞机的结构和气动性能，提高飞机的有效载荷和燃料效率，实现更好的经济性能和安全性能。
二、神经网络应用于飞机气动性能优化的优势那么，为什么神经网络在飞机气动性能优化中如此受人青睐呢？这一方面与神经网络本身的特点有关，另一方面则是因为飞机气动性能优化本身的工作特点。
首先，神经网络具有自适应学习和自我校正的能力，可以对数据进行全面的分析和模式识别。
以飞机气动性能优化为例，传统的分析和计算方法需要大量人为的干预和指导，并且参数的调整也需要针对不同的工况进行重复计算。
而神经网络可以在数据集的基础上进行深度学习和自我优化，获得更准确的预测结果和更优质的优化方案，从而提升气动性能和安全性能。
其次，神经网络可以对多个参数进行联合预测和优化，具有比传统方法更高的全局优化能力。
在现代飞机的气动性能优化中，不同参数之间往往具有复杂的相互影响和交互作用，需要进行全面的分析和综合优化。
基于神经网络的海上风力发电风轮叶片智能气动优化设计随着全球能源需求的增长和对可再生能源的关注日益增加，海上风力发电作为一种绿色、可持续的能源解决方案备受关注。
而风力发电的效率主要取决于风轮叶片的设计优化。
在过去的几十年里，为了提高风轮叶片的气动效能，传统的设计方法通常基于试验和经验。
然而，这种方法不仅耗时耗力，而且有时难以真实模拟各种工作条件。
因此，基于神经网络的智能气动优化设计成为了提高海上风力发电系统效能的重要解决方案。
神经网络是一种模仿人脑神经系统工作方式的计算机系统，具有自我学习和适应能力。
利用神经网络，我们可以建立一个数学模型来描述风轮叶片的性能特征和气动效能。
通过大量的数据输入和训练，神经网络可以学习并从中提取出优化设计的规律和模式。
在海上风力发电系统中，风轮叶片的气动性能是关键，它直接影响转子的转动速度和发电效率。
传统的风轮叶片设计通常会面临复杂的气动流场和非线性的响应问题，这限制了其性能的提升。
而基于神经网络的智能气动优化设计则可克服传统方法的局限性，提供一种高效、精确的风轮叶片设计方案。
首先，在进行风轮叶片的智能气动优化设计之前，我们需要收集并准备大量的输入数据，包括风速、风向、气温、叶片尺寸、材料等。
这些数据将作为神经网络的输入参数，在训练过程中用于建立模型。
同时，我们还需要建立一个良好的训练数据集，其中包括已知气动性能优良的风轮叶片设计样本和与之相关的气动特性数据。
接下来，我们利用神经网络进行训练和优化。
通过多轮的训练和调整，神经网络可以逐渐学习和优化风轮叶片的设计规律。
它将分析输入数据中的各种参数之间的关系，并找到最佳的设计方案。
此外，我们还可以在训练过程中引入一些优化算法，例如遗传算法或粒子群算法，以进一步提高设计效果。
最后，验证和验证所得到的风轮叶片设计方案。
这一步通常需要在实验室或现场进行，以确保所设计的叶片能够在实际工作条件下达到预期效果。
同时，还需要与传统设计方法进行比较，评估基于神经网络的智能气动优化设计的效果和优势。
基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计
基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计
将基于实数编码的遗传算法与能准确描述翼型粘性流动的NS方程以及旋翼气动分析模型结合起来,以旋翼最大悬停效率作为优化设计的目标对旋转机翼飞机的机翼进行优化设计,设计结果表明通过优化设计旋翼的气动性能得到了提高,达到了优化设计的目的,旋翼优化设计方法是可行的.
作者：李倩詹浩邓阳平LI Qian ZHAN Hao DENG Yang-ping 作者单位：西北工业大学,翼型叶栅空气动力学国防科技重点研究室,陕西,西安,710072 刊名：航空计算技术ISTIC英文刊名：AERONAUTICAL COMPUTING TECHNIQUE 年，卷(期)：2008 38(6) 分类号：V211.3 关键词：气动优化设计遗传算法旋转机翼飞机 Navier-Stokes方程。
Chinese Journal of Turbomachinery Vol.63，2021,No.6*基金项目：国家数值风洞工程项目课题NNW2018-ZT7B14；国家自然科学基金（No.51876063）基于代理模型与遗传算法的翼型优化设计方法研究*王璐瑶1于佳鑫1王晓东1陈江涛2吴晓军2（1.华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室；2.中国空气动力研究与发展中心）摘要：计算流体力学(CFD)广泛用于翼型的气动优化设计。
由于CFD 计算量大、计算时间长，常用响应面或人工神经网络等代理模型来代替CFD 模拟进行气动性能评估。
代理模型的预测精度关系着优化结果的可信度。
本文研究基于代理模型与优化算法的翼型气动优化设计方法。
采用CST 函数建立了翼型的参数化方法。
采用拉丁超立方实验设计方法，在设计空间内选择训练样本。
基于开源CFD 求解器OpenFOAM 计算样本翼型的气动参数，建立基于径向基神经网络的代理模型，以减少计算量。
以S809翼型为对象，升力最大为目标函数，最大厚度为约束条件，利用代理模型与遗传算法结合优化得到最优翼型，并采用了代理模型的由粗到精的外层迭代，以提高代理模型的精度和效率。
结果显示：优化后的翼型较原S809翼型气动性能有了明显提升，升力系数提高，阻力系数降低；采用外层迭代后，代理模型的预测精度提高，保证了全局最优性，同时总计算量减少。
关键词：气动优化；代理模型；遗传算法；翼型中图分类号：TM614文章编号：1006-8155-(2021)06-0069-07文献标志码：ADOI：10.16492/j.fjjs.2021.06.0012Investigations on Airfoil Optimization Method Based onSurrogate Model and Genetic AlgorithmLu-yao WangJia-xin YuXiao-dong WangJiang-tao ChenXiao-jun Wu（1.North China Electric Power Unversity;2.China Aerodynamic Ressarch and Development Center ）Abstract：Computational fluid dynamics (CFD)has been widely used in aerodynamic optimization of airfoils.Due to the large computational cost and long computational time of CFD,surrogate models are often used to predict the aerodynamic performance instead of CFD simulation.This paper investigates the aerodynamic optimization method of airfoil based on Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)and genetic algorithm.The parameterization method of airfoil is established by using CST ing Latin hypercube design method,training samples are selected in the design space.Based on the CFD solver OpenFOAM,the aerodynamic parameters of the sample airfoils are calculated,and the surrogate model based on RBFNN is established to reduce the calculation cost.Taking S809airfoil as the object,the maximum lift coefficient is the objective function,and the maximum thickness of the airfoil is the constraint condition.The surrogate model and genetic algorithm are combined to get the optimal airfoil.In order to improve the precision and efficiency of the surrogate model,the outer layer iteration of the surrogate model from coarse-to-fine is adopted.The results show that the aerodynamic performance of the optimized airfoil is significantly improved compared with the original S809airfoil.The lift coefficient is increased,and the drag coefficient is reduced.By using the coarse-to-fine iteration,the prediction accuracy of the surrogate model is improved,the global optimum is guaranteed,and the total computation cost is reduced.Keywords：Aerodynamic Optimization;Surrogate Modle;Genetic Algorithm;Airfoils0引言风力机翼型是风力机叶片设计的基本元素。
一种代理遗传算法及其在气动优化设计中的应用¹苏 伟,高正红,夏 露(西北工业大学航空学院,陕西西安 710072)摘 要:遗传算法具有良好的鲁棒性和全局优化等优点,但是需要进行大量目标特性的计算,因此计算量很大。
针对这一问题,利用代理模型计算量小的优点,将代理模型引入到遗传算法中,建立了一种高效的代理遗传算法。
在该算法中,以遗传算法为整体框架,在优化搜索中部分使用代理模型进行目标特性分析,大大减少了计算量。
为防止代理模型不精确带来的影响,在优化过程中通过引入EI方法,较好地解决了算法中校正个体的选择问题。
为了验证方法的有效性,使用该算法进行了翼型的气动外形优化设计,升阻比提高了40%。
与基本遗传算法相比,该算法的优化结果与之相当,但计算时间减少了约75%。
结果表明该算法对遗传算法的改进是有效的,适合进行气动外形优化设计。
关 键 词:代理模型,遗传算法,代理遗传算法,EI方法,气动优化设计中图分类号:V260 文献标识码:A 文章编号:1000-2758(2008)03-0303-05 近些年来遗传算法已经在飞行器气动外形设计中得到了广泛的应用。
与传统优化搜索方法相比,遗传算法具有良好的鲁棒性、全局优化特性和高度的并行性等优点。
遗传算法的缺点是收敛速度慢,需要进行大量的目标特性的分析,如果目标分析方法比较耗时,则计算量很大。
在气动外形优化设计当中,特别是三维情况下,当使用高精度的气动分析方法如Nav ier-Stokes方程作为目标分析手段时,其计算量更是令人难以接受。
针对遗传算法计算量大的问题,人们做了大量的研究,一种有效的方法是构建目标函数的代理模型,替换计算量大的目标特性分析模型[1](如求解Navier-Sto kes方程的初始模型)。
代理模型的计算量要比初始模型小得多,同时也能够提供较高的精度,所以利用构建的代理模型取代初始模型进行目标函数的分析可以大大减少遗传算法的计算量,提高优化设计的效率。
基于自由涡尾迹和遗传算法的叶尖小翼气动优化设计许波峰;王同光;张震宇;王珑【摘要】风力机叶片采用分裂式叶尖小翼可以改善叶片的气动性能.以风能利用系数最大和风轮推力系数最小为目标,采用自由涡尾迹(FVW)方法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)耦合对小翼的形状进行优化设计.NS-GA-Ⅱ算法对每一代种群进行评价、筛选和变异,最终得到小翼形状的Pareto最优解集,其中气动性能评价目标通过FVW方法计算.结果表明,FVW模型能够较准确的模拟叶片的气动性能；两目标优化给出的不是传统优化方法追求的单个最优解,而是一个Pareto最优解集,且分布在一条曲线上；相比NREL原始叶片,风能利用系数最高能提高30％；小翼的几何形状在最优解集下分布具有一定的规律性,对后面的设计及改型有很好的指导性作用.%Forked winglet can improve the aerodynamic performance of wind turbine blades.Taking the maximum power coefficient and the minimum thrust coefficient as the optimization objectives, couple the free vortex wake (FVW) method and the fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) to optimize the winglet shape.NSGA- Ⅱ can obtain the Pareto-optimal solutions of winglet shape by evaluating, selecting and mutating the population members, of this aerodynamic performance is calculated by FVW method.The results indicate that FVW method could simulate the aerodynamic performance accurately, and two objectives optimization gives a Pareto-optimal solution set distributing on a curve rather than the particular optimum solution.Power coefficient can be increased by 30 percent than original NREL blade.The distribution ofwinglet geometry has some regularity which can guide the later works of design and modification.【期刊名称】《空气动力学学报》【年(卷),期】2013(031)001【总页数】5页(P132-136)【关键词】风力机;叶尖小翼;自由涡尾迹;快速非支配排序遗传算法;气动优化设计【作者】许波峰;王同光;张震宇;王珑【作者单位】南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,江苏南京 210016;南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,江苏南京210016;南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,江苏南京210016;南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】O355;TK890 引言风力机叶尖小翼能够提高风力机的输出功率，改变风轮的流场特性。
飞机翼型优化设计研究随着航空科技的不断发展，飞机翼型的优化设计成为提高飞行性能和经济性的关键因素之一。
飞机翼型作为飞机的重要组成部分，具有直接影响飞机气动性能的特点。
因此，研究如何通过优化飞机翼型设计来提高飞机的性能和经济性，成为航空界的研究热点之一。
飞机翼型的优化设计旨在通过改变翼型的几何形状和气动特性，以提高飞机的升力、阻力和稳定性。
首先，优化翼型的升力表现是设计的重要目标之一。
升力对于飞机的起飞、爬升和降落等关键飞行阶段至关重要。
因此，通过改变翼型的线型和厚度分布，以及尾缘形状，可以有效控制飞机在不同飞行状态下的升力性能。
其次，飞机翼型的优化设计还需要考虑阻力的减小。
阻力是限制飞机速度和燃油消耗的重要因素之一。
通过减小翼型的阻力系数，可以显著提高飞机的速度和燃油经济性。
在翼型的优化设计中，可以采用对称翼型、厚度分布均匀的翼型或者具有翼翼面镜像对称性的翼型，以减小阻力的产生。
此外，稳定性是飞机设计中的一个重要考虑因素。
飞机翼型的优化设计应该能够保证飞机在不同飞行阶段的稳定性和操纵性。
通过改变翼型的后掠角度、扭曲分布和翼展，可以改善飞机的稳定性和操纵性。
同时，考虑到现代飞机的超音速飞行需求，优化翼型的横纵向稳定性、阻尼特性也是必要的。
飞机翼型优化设计的研究方法主要可以分为两类：传统试验和计算模拟。
传统试验方法通过在飞行试验台和风洞试验台上获取飞机翼型在不同飞行状态下的气动力数据，通过搜集和分析这些数据，并借助经验公式和实验结果进行优化设计。
然而，传统试验方法存在试验时间长、成本高等缺点。
此外，随着计算机技术的发展，计算模拟方法逐渐成为飞机翼型优化设计的主要手段。
计算模拟方法基于数值计算方法，通过数值模拟和仿真分析飞机在不同飞行状态下的气动性能，以达到优化翼型的目的。
在飞机翼型优化设计中，遗传算法、人工神经网络和流体动力学等技术也被广泛应用。
遗传算法是通过模拟生物进化过程中的遗传遗传和适应性选择来优化飞机翼型，能够找到全局最优解。
第３卷第４期２０１２年１１月航空工程进展ＡＤＶＡＮＣＥＳ ＩＮ ＡＥＲＯＮＡＵＴＩＣＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＶｏｌ．３Ｎｏ．４Ｎｏｖ．２０１２收稿日期：２０１１－１１－０９； 修回日期：２０１２－０２－２３通信作者：刘光兵，ｌｉｕｇｂ５１３０２２＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ文章编号：１６７４－８１９０（２０１２）０４－４１３－０９遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究刘光兵，张彬乾，褚胡冰（西北工业大学航空学院，西安 ７１００７２）摘 要：为提高多段翼型增升效能，开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。
将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计，并针对３０Ｐ３０Ｎ三段翼型，分别以８°迎角时升阻比最大和２２°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。
研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果，但在非设计状态气动性能下降；采用多目标优化设计，既可获得良好的中等迎角升阻性能，又可改善大迎角失速性能，使综合气动性能更优；遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题，具有高效、高精度等优点，易于工程应用。
关键词：遗传算法；神经网络；多段翼型；优化设计中图分类号：Ｖ２１１．３ 文献标识码：ＡＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉ－ｅｌｅｍｅｎｔ Ａｉｒｆｏｉｌｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎＧｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｎｄ Ｎｅｕｒａｌ ＮｅｔｗｏｒｋｓＬｉｕ Ｇｕａｎｇｂｉｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｂｉｎｑｉａｎ，Ｃｈｕ Ｈｕｂｉｎｇ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｅｌｅｍｅｎｔ ａｉｒｆｏｉｌｓ，ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｉｎ－ｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｄｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ａｎｇｌｅ，ｇａｐ ａｎｄ ｏｖｅｒｌａｐ ｏｆ ｆｌａｐｓ ａｎｄ ｌｅａｄｉｎｇ ｅｄｇｅ ｓｌａｔｓ ａｒｅ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ．Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗｏｒｋｓ ａｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｓｉｎｇｌｅ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ａｎｄｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ３０Ｐ３０Ｎａｉｒｆｏｉｌ ａｒｅ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ｓｏ ａｓ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｌｉｆｔ－ｔｏ－ｄｒａｇｒａｔｉｏ ａｔ ａｎｇｌｅ ８°ａｎｄ ｌｉｆｔ ａｔ ａｎｇｌｅ ２２°．Ｓｉｎｇｌｅ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ，ｔｈｅ ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｔｄｅｓｉｇｎ ｐｏｉｎｔｓ ａｒｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂｕｔ ｉｔ ｃａｎ ｈａｒｄｌｙ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ａｔ ｏｆｆ－ｄｅｓｉｇｎ ｐｏｉｎｔｓ．Ｓｏ，ａ ｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ ｉｓ ｄｏｎｅ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｌｉｆｔ－ｔｏ－ｄｒａｇ ａｔ ｍｅｄｉｕｍ ａｎｇｌｅ ｏｆ ａｔｔａｃｋ ａｎｄ ｌｉｆｔ ａｔ ｈｉｇｈ ａｎｇｌｅ ｏｆ ａｔｔａｃｋ．Ｔｈｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ ｔｈａｔ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃａｎ ｓａｔｉｓｆｙ ｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｐｔｉｍｉ－ｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｅｌｅｍｅｎｔ ａｉｒｆｏｉｌｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｎｄ ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｂｅ ｅａｓｉ－ｌｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ；ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｍｕｌｔｉ－ｅｌｅｍｅｎｔ ａｉｒｆｏｉｌ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ０ 引 言增升装置直接决定着飞机的起飞、爬升、着陆、复飞等性能，是飞机设计成败的关键技术之一。
基于遗传算法的汽车气动优化研究近年来，汽车行业的发展越来越注重车辆性能的优化和升级，其中一个比较重要的方面就是汽车的气动性能优化。
在汽车的设计过程中，气动优化是必不可少的一个环节。
而遗传算法在优化方面一直发挥着重要的作用。
遗传算法源于进化论中的“自然选择”理论，是模拟生物遗传规律的一种优化算法。
它模拟人类基因的自然进化过程，通过选择、交叉、变异等操作来生成一组最优解。
针对汽车气动优化问题，遗传算法可以通过不断的迭代来寻找最优解。
首先需要构建初始群体，然后根据适应度函数评价每个个体的适应度，通过轮盘赌选择算子选择优秀的个体，并通过交叉、变异等操作来生成新的个体。
这样不断地迭代，直到满足优化目标为止。
在汽车气动优化中，适应度函数通常采用CFD数值仿真进行评价。
CFD数值仿真是一种计算流体力学的方法，可以通过计算流场、压力场等来分析气动性能。
通过CFD数值仿真，可以得到不同气动优化方案的流场、压力分布等情况，然后根据这些情况来评价气动性能的优劣，从而不断优化。
除了使用遗传算法进行汽车气动优化外，还有许多其他的优化方法可以应用到气动优化中。
例如神经网络优化方法、进化策略优化方法等。
但是，遗传算法在优化算法中的优越性一直得到了广泛的认可，在汽车气动优化中也得到了广泛的应用。
在实际应用中，遗传算法在汽车气动优化中主要涉及车身外形的优化。
例如，改变汽车车身的前部、中部和尾部，改变车身线条的平滑度和曲率等。
通过这些方式来优化气动性能，降低风阻系数，提高汽车行驶速度。
同时，在汽车气动优化中还需要考虑的是车辆的工作环境和行驶状态等因素，例如车速、方向等。
这些因素在遗传算法中也需要进行前期的模拟和分析，以便更好地进行优化。
总的来说，基于遗传算法的汽车气动优化是一种应用较为广泛的方法，通过数值仿真和算法优化可有效降低风阻系数，提高汽车气动性能。
未来，随着汽车科学技术的不断发展，遗传算法在汽车气动优化中的应用也将逐步加强，为汽车行业的发展和进步添砖加瓦。
2009年12月第20卷第6期装备指挥技术学院学报Journal of the Academy of Equipment Command &Technology December 2009Vol.20 No 16 收稿日期:2009204213 基金项目:部委级资助项目 作者简介:王 超,男,硕士研究生.主要研究方向:航空宇航科学与技术.沈怀荣,男,教授,博士生导师.基于遗传算法的微型飞行器翼型优化设计王 超1, 沈怀荣2(1.装备指挥技术学院研究生管理大队,北京101416; 2.装备指挥技术学院航天装备系,北京101416) 摘 要:采用遗传算法对微型飞行器翼型进行优化设计,在优化过程中翼型由解析函数线性叠加法表示,通过计算流体力学(comp utational fluid dynamics ,CFD )软件Fluent 对设计的翼型进行了升力系数和阻力系数的气动计算,然后应用遗传算法,以最大升阻比为目标,得到了一组优化的翼型外形参数,并用Isight 软件集成实现了计算过程的自动化。
关 键 词:遗传算法;翼型;微型飞行器中图分类号:V 211.3文章编号:167320127(2009)0620117203文献标识码:ADO I :10.3783/j.issn.167320127.2009.06.027Optimization De sign of Airfoil by Genetic Algorithm for MAVsWAN G Chao 1, SH EN Huairong 2(pany of Postgraduate Management ,t he Academy of Equipment Command &Technology ,Beijing 101416,China ;2.Depart ment of Space Equipment ,t he Academy of Equipment Command &Technology ,Beijing 101416,China )Abstract :The paper presented here demonst rates t hat t he use of genetic algorit hm for optimiza 2tion design of airfoil ,during t he course of optimization design ,geomet ric shape of airfoil is represen 2ted by linear combination of analytical f unctions ,and t he aerodynamic performance of t he designed air 2foil is directly calculated by CFD.Then t he genetic algorit hm ,wit h t he maximum lift 2drag ratio as t he goal ,is applied to obtain a group of optimized parameters of t he airfoil.In order to realize t he automa 2tion ,t he aut hor uses t he software of Isight to integrate t hese p rocesses.Key words :genetic algorit hm ;airfoil ;micro air vehicles (MAVs ) 美国DARPA (Defense Advanced ResearchProject s Agency )于1992提出微型飞行器(micro air vehicles ,MAVs )概念后,由于其具有广阔的军事和民用前景,使该领域广受关注并快速发展。
收稿日期:2000205228;修改稿收到日期:20012112081作者简介:王晓鹏(19742),男,博士,现为西北工业大学与上海航天技术研究院博士后1第19卷第2期2002年5月 计算力学学报 Ch i nese Journa l of Com puta tiona l M echan icsV o l .19,N o .2 M ay 2002文章编号:100724708(2002)022*******基于遗传算法的飞机气动优化设计王晓鹏(1.西北工业大学飞机系,西安710072;2.上海航天技术研究院,上海200233)摘 要:建立了一种以实数编码技术为基础的遗传算法模型,并把它与通过工程估算的气动分析方法相结合,进行飞机气动外形的单点和多点优化设计。
优化设计中,设计变量取为机翼、机身和尾翼的外形及三者之间的相对位置,优化目标是使飞机在跨音速和超音速飞行状态下获得配平状态下最大的升阻比。
设计结果表明该优化设计方法是十分有效的,可以用来对具有正常布局形式的飞机进行气动外形的优化设计。
关键词:遗传算法;气动外形;优化设计中图分类号:V 21113 文献标识码:A1 引 言气动外形设计的目的是设计最合理的气动外形,使飞机在给定的约束条件下获得最优良的气动性能。
提高气动性能的基本要求是减小阻力、增加升力和提高升阻比。
对于战斗机来说,气动外形设计的成功与否,直接关系到飞机性能的优劣和任务完成的质量。
在借助数值优化方法进行气动外形优化设计时,所选用的优化方法和气动分析方法是否适当,会严重影响到气动优化设计的结果。
就数值优化方法而言,梯度法、约束变尺度法、序列二次规划法等传统算法的优化效率较高,但优化的最终结果往往是局部最优的,不能保证达到全局最优解;遗传算法、模拟退火算法、M on te 2Carlo 法等随机性方法的全局性较好,但计算量要比传统算法大得多。
迄今为止,已经有人以求解速势方程或Eu ler 方程作为气动分析方法,以遗传算法作为数值优化方法进行翼型和机翼的气动优化设计[123],但是还没有出现把Eu ler 或N avier 2Stokes 方程求解与遗传算法相结合进行翼身组合体和整机的气动外形优化设计的文献。
基于遗传算法的翼型多目标气动优化设计刘艳;王江峰;伍贻兆【期刊名称】《飞机设计》【年(卷),期】2008(28)4【摘要】采用遗传算法实现了单/多目标情况下NACA0012翼型的气动优化设计。
绕翼型的外部无粘流场解采用基于非结构网格的显式时间推进Jameson有限体积方法。
遗传算法采用二进制编码,通过外部调用流场解算器对种群适应度函数进行评估。
为提高计算效率,使用了动弹网格技术以及使得优化程序可以从任一进化代继续计算的中间进化结果存储技术。
优化参数为翼型气动型面,分别以给定来流条件下的升力系数、阻力系数作为优化目标进行了单目标优化设计,并以此为基础,结合博弈论中的Nash博弈,实现了升力系数和阻力系数的多目标优化设计,得到了优化结果。
分析表明,该方法具有较高的计算效率,能够给出更优的翼型气动性能,具有一定的实际工程应用前景。
【总页数】5页(P1-5)【关键词】遗传算法;多目标;气动优化;Nash平衡【作者】刘艳;王江峰;伍贻兆【作者单位】南京航空航天大学航空宇航学院【正文语种】中文【中图分类】V214.11【相关文献】1.混合遗传算法及其在翼型气动[1*9/9]多目标优化设计中的应用 [J], 王晓鹏2.基于Kriging模型的翼型多目标气动优化设计研究 [J], 任庆祝;宋文萍3.基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计 [J], 张鑫帅;刘俊;罗世彬4.基于遗传算法的翼型多目标气动设计与分析 [J], HU Shao-hua;WEI Bin-bin5.基于多目标遗传算法的潮流能水轮机专用翼型优化设计 [J], 谭俊哲;边冰冰;司先才;王树杰;袁鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于神经网络的翼型优化设计方法研究
朱莉;高正红
【期刊名称】《航空计算技术》
【年(卷),期】2007(037)003
【摘要】针对气动外形优化设计中,气动特性计算可信度要求与巨大计算量之间的矛盾,采用一种基于神经网络构建适用于气动外形优化设计的气动特性计算模型的计算方法.同时,以神经网络近似模型来代替原有的流场数值计算气动分析程序,结合基于遗传算法建立的气动外形优化搜索方法,建立了一种新的翼型优化设计方法.实际翼型优化设计算例表明该方法有效减少了计算量,提高了工作效率,可以获得具有高可信度的设计结果.
【总页数】4页(P33-36)
【作者】朱莉;高正红
【作者单位】西北工业大学,航空学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,航空学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】V221
【相关文献】
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