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951.
952.
953.
954.
Pareto基因算法多目标翼型优化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
基于 Pareto最优解的定义,通过构造新型的联赛式选择复制等算子而发展了一种适合于求解多目标优化设计的 Pareto基因算法。通过等级法来正确识别每一代中近 Pareto波阵面的解,从而消除选择误差达到快速收敛的目的。为提高解的分布性:采用小生境技术解决了基因材料多样性损失问题;采用常规实数编码方式配合平均交叉算子解决了编码端点效应问题。将所发展的方法应用于多目标翼型优化设计中,获得了理想的 Pareto波阵面,为决策者提供了一个可选的有效解数据库。 相似文献
955.
956.
基于控制理论的Euler方程翼型减阻优化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
在Jameson的控制论气动优化设计思想下,应用Euler方程研究了翼型的反设计和减阻问题。设计过程中的梯度是通过求解一个伴随偏微分方程而得到的,每个设计迭代只需求解一次Euler方程和一次伴随方,一与设计变量数无关。在具体数值执行中:①利用分部积分将目标函数变分的计算转化成了类似于计算Euler方程残值的形式,节省了机器时间;②根据控制理论的要求,将减阻问题转化成了相应地修改伴随方程的物面边界条件和目标函数的变分表达,使问题得到了简化;③利用特征不变量分析法,处理了伴承方程的物面和远场边界条件。设计算例证明了本文方法可靠性好、收敛快、大大节约设计时间。 相似文献
957.
由于正交基函数神经网络采用Givens正交学习算法,不是迭代算法,因而速度快,加之其无初始权值选择问题,不会陷入局部极小,所以本文选择此神经网络用于色谱数据的自适应在线滤波和压缩。实验结果表明,本方法滤波效果好,压缩比高,可实时完成,非常适用于色谱数据的在线处理需要。 相似文献
958.
959.
960.
提出利用均匀线阵接收的数据构造一种矩阵进行奇异值(SVD)分解,以实现对相干噪声源的方位估计。利用这种方法,通过改变阵列中心位置便可确定机器多噪声源位置。计算机模拟和声学实验证实了这种方法的可行性。 相似文献