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尾喷管是飞行器机体/推进一体化设计中的关键部件之一,直接影响着飞行器的推阻匹配、俯仰力矩配平等特性。为了提高尾喷管优化设计效率,建立基于多可信度代理模型的多目标优化模型。以基于粗网格、无黏模型的CFD 结果作为低可信度数据,以基于细密网格、SST k-ω 湍流模型的CFD 结果作为高可信度数据,将最大化推力系数、升力系数和俯仰力矩系数作为优化目标,构建Cokriging 模型,并结合NSGA-Ⅱ算法得到Pareto 解集。结果表明:以上三个目标分别提升了2.94%、13.0% 和40.6%,误差低于0.5%,并进行了敏感性分析;优化后流场波系结构更为复杂,改变了壁面压强分布规律;与Kriging 模型相比,Cokriging 模型具有相当的预测性能,构建时间成本节省了62%。 相似文献
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为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的
基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩
阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算
法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼
滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模
型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组
合导航系统的滤波精度。 相似文献
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离散型粒子群算法求解民航飞机排班问题 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先介绍了民航飞机排班问题,给出了飞机排班问题的基本数学模型。然后介绍了离散型粒子群算法的基本原理和在组合优化问题方面的应用,并通过相应参数的匹配选择将离散型粒子群算法引入到民航飞机排班问题。 相似文献
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鸽群优化(PIO)算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域,但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化(ALPIO)算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略,通过增强种群的多样性,可提高算法全局最优概率,其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升,并且能够更有效避免陷入局部最优解。 相似文献
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为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。 相似文献