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基于代理模型的气动外形平面参数多目标匹配设计 总被引:1,自引:0,他引:1
将Kriging代理模型和Pareto遗传算法引入气动外形平面参数匹配设计中,提出一种基于代理模型的多目标平面参数匹配设计方法。将拉丁超立方试验设计用于平面参数筛选,确定出参数匹配方案库;基于方案库的计算流体力学(CFD)分析结果构建Kriging气动代理模型;将Kriging模型替代CFD分析,用于气体布局参数匹配优化设计,提高了设计效率并保证了可信度;通过Pareto遗传算法优化解决多点设计要求下气动布局参数匹配问题,一次性给出参数匹配方案的最优解集,从Pareto前沿中根据设计偏向选择气动布局最佳匹配方案。以典型的双后掠布局平面参数多点匹配优化设计问题作为算例,研究结果表明:Kriging气动代理模型与实际CFD分析结果的误差均小于5%,满足精度要求;根据不同设计偏向,选择了3种参数匹配Pareto优化方案,与原样本方案相比超声速阻力减小6.0%~12.8%,跨声速升阻比增加0.01%~3.40%,证明了匹配设计方法的有效性;通过试验设计的Pareto分析与主、交互效应分析,获得了气动布局平面参数对气动性能影响的定量关系,能够为参数匹配设计提供依据。所提出的平面参数匹配设计方法可应用于其他常规与非常规气动布局型式。 相似文献
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将情景模拟教学法应用于营销类课程,从学习情景设计、情景模拟任务布置、情景模拟教学活动的引导和情景模拟过程的总结评价四个步骤对情景模拟教学法进行了探讨和实践,证明了情景模拟教学法是目前职业教育条件下强化实践教学环节,低成本培养出复合型、应用型和创新型管理人才的有效途径. 相似文献
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混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。 相似文献
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