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混合遗传算法及其在翼型气动多目标优化设计中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
把基于实数编码的自适应遗传算法(SAGA)与可变容差法相结合,建立了数值优化设计中的混合遗传算法(HGA),并将其与翼型的气动分析相结合进行跨声速翼型的单目标和多目标气动优化设计。与自适应遗传算法相比,混合遗传算法的优化质量略有改善,优化效率有明显的提高。优化结果表明混合遗传算法在翼型单目标和多目标气动优化设计中是十分有效的。 相似文献
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采用燃烧残渣中活性铝含量分析、真空爆热和发动机试验等方法,研究了高能推进剂中主要组分对推进剂燃烧效率的影响。研究结果表明:增塑剂的种类和含量是影响效率的主要因素,AP的含量及固体组分的粒度级配也有明显影响;BSF-φ315发动机试车结果证明高能推进剂的的实测比冲效率大于0.94。采用软件计算发动机的实测比中,可预估高能推进剂配方在不同压强及燃速条件下标准试验发动机(BSF-φ165和BSF-φ315)试车的实测比冲值。 相似文献
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