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921.
基于响应面法的低速翼型气动优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
响应面方法相较于其它直接优化方法有其高效、实用的优势,此前的研究更多地将响应面方法用于超音速和跨音速翼型的减阻优化设计中。本文将此方法应用于低速翼型优化设计中,进行了基于RANS(Reynolds-Aver-aged Navier-Stokes)方程和自由转捩预测耦合求解的低速翼型气动优化设计。通过计算附面层方程得到附面层参数并用en方法计算转捩位置,并考虑了T-S波和层流分离造成的转捩。RANS方程计算中,使用了转捩过渡区模型,以保证附面层外边界压力分布的精度。RANS方程和转捩预测迭代进行至转捩位置收敛。在响应面模型计算中,使用不含二阶交叉项的二阶多项式模型,减少了构造模型所需的计算量;合理的选择设计空间保证了构造的响应面模型具有较高的精度。使用三个设计点的多目标优化设计,保证了设计的合理性。通过对NACA64(1)-112翼型优化计算结果表明,本文的方法可以有效地进行低速翼型的气动优化,各设计点上转捩位置也得到了改善,有较好的工程实用前景。 相似文献
922.
923.
924.
针对火箭/发射装置系统,用牛顿-欧拉法建立了火箭和发射管的动力学方程组,基于MATLAB平台编写了方程组求解程序,在此基础上分析了弹管间隙对火箭初始扰动的影响,并利用二次回归模型求出了弹管间隙的最优解。计算结果表明,初始扰动角和角速度是弹管间隙的二次函数,而最优弹管间隙为该二次函数构成的齐次方程的解。该方法能为火箭发射系统的设计提供参考。 相似文献
925.
基于高斯伪光谱的星际小推力转移轨道快速优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对星际小推力转移轨道优化问题,给出了一种基于高斯伪光谱配点的快速优化 算法。首先,基于归一化的改进春分点根数建立了星际小推力转移轨道的优化模型;然后, 采用高斯伪光谱配点策略对优化模型进行离散化处理,推力方向限制和天体星历分别作为路 径约束和事件约束,将轨道优化问题转化为一个大规模多约束参数优化问题;在此基础上, 基于高斯伪光谱的配点特性,推导出性能指标和约束方程的解析雅可比矩阵,保证了雅可比 矩阵计算的准确性和效率;最后,以利用太阳能电推进探测火星和水星为例,对所给算法进 行了数值验证。数值结果表明:高斯伪光谱方法可有效用于星际小推力轨道的优化问题,并 且与数值差分相比,解析的雅可比矩阵算法可提高计算效率67.78%。
相似文献
相似文献
926.
927.
研究多级固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计问题。建立了固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计相关数学模型,包括质量模型、动力模型、气动力模型和飞行程序控制模型,确定了轨迹/总体参数一体化优化问题的目标函数、设计变量和约束条件,提出了将自适应遗传算法和序列二次规划方法相结合的高效、高精度序贯混合优化算法,实现了固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计。仿真结果表明,与总体单位设计的原方案相比,优化方案运载火箭起飞质量减小13.62%,终端约束和路径约束均得到很好满足。其结果可为固体运载火箭总体优化设计研究提供理论参考。 相似文献
928.
武器装备备件管理与优化模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
武器备件管理是设备管理工作中的一项重要内容。为了科学合理地确定装备的备件品种和数量,使装备尽快具有战斗力和保障性,本文通过对武器装备备件的分类、预测、备件数量以及库存的控制研究,来缓解备件供应保障中经费与备件需求的矛盾,对现有备件数量计算模型进行改进,最后建立数学模型,并提出了备件配置的优化方法。 相似文献
929.
针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。 相似文献
930.
鉴于反向传播(BP)神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。 相似文献