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本文提出一种基于小波神经网络(Wavelet Neural Networks,简称WNN)理论与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值优化计算。小波神经网络是将小波分析与人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)理论相结合而产生的一种新型神经网络模型。它通常由输入层、隐含层和输出层所组成。本文在隐含层用Morlet小波母函数取代了BP神经网络中常用的Sigmoid激励函数。Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集。内流(其中包括超声速射流元件以及叶轮机械内部流动)优化问题的典型算例表明:小波神经网络具有很好的自学习功能和容错能力,可以快速、高效、高精度的完成非线性函数的逼近与映射,并且其泛化能力(generalization ability)很强。在数值优化中还发现,WNN比常用的响应面方法在样本的要求方面更灵活、更高效。将WNN与Pareto遗传算法相结合可以得到工程中较为满意的优化解。 相似文献
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前掠翼布局优越的气动性能为无人机气动布局设计提供了一条新的方向。采用CST方法对翼型几何外形进行参数化描述,实现前掠翼气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立了基于N-S方程的计算流体力学方法的前掠翼气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的前掠翼隐身分析模型。提出了基于Kriging模型的前掠翼气动隐身多目标优化方法,采用拉丁超方试验设计方法获取样本点,建立前掠翼气动和隐身的Kriging代理模型。将Pareto多目标遗传算法与Kriging代理模型结合进行大展弦比前掠翼的气动隐身多目标优化设计。研究结果表明,所建立的分析模型是合理的,所提出的多目标优化设计方法是可行的,能够有效提高大展弦比前掠翼性能与优化效率。 相似文献
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基于改进NSGA-II算法的风力机叶片多目标优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
王珑王同光吴江海 《南京航空航天大学学报》2011,43(5)
一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的质量最小和叶片根部的极限推力最小为目标,分别进行了两目标和三目标的1.5 MW风力机叶片的优化设计。研究表明:两目标优化给出的Pareto最优解集分布在一条曲线上,而三目标的优化结果基本分布在一个有明显边界的五阶曲面上。同时也可以看出,此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果,给出的是一个Pareto最优解集,而不是传统优化方法追求的单个最优解,为风力机多目标优化设计提供通用的算法。 相似文献
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提出基于多目标决策理论的协同空战武器目标分配模型,并用进化多目标优化算法求解.空战是一个多阶段攻防过程,针对多数空战武器目标分配采用一次性完全分配、不考虑火力资源消耗等不足,构建多目标决策模型,在达到毁伤门限的前提下,同时对一次攻击后使敌编队的总期望剩余威胁最小和分配导弹消耗量最小两个目标函数寻优.提出用多目标离散粒子群-引力搜索算法(MODPSO-GSA)求解分配模型,该混合进化多目标优化算法结合二者优点,具有稳定的全局搜索能力并保证收敛到Pareto前沿.该算法可求得满足毁伤门限的不同耗弹量的分配方案最优解集以供指挥员决策参考.仿真算例验证了新模型及所提出MODPSO-GSA进化多目标优化求解算法的有效性. 相似文献
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一种气动结构一体化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决气动结构一体化设计的工程应用,在传统并行子空间算法的基础上,深入分析了气动结构一体化设计的特点,在响应面构造上引入试验设计法,子空间优化中引入子空间设计的概念,系统级优化中引入Pareto遗传算法,提出了更加适合于气动结构多学科设计优化的基于Pareto遗传算法的并行子空间优化设计方法(CSSODM-PGA, Concurrent Subspace Optimization Design Method based on Pareto Genetic Algorithm),并将算法应用到机翼的气动结构多学科设计优化中,给出了合理的Pareto前沿面和可选方案. 相似文献
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倪勤 《南京航空航天大学学报(英文版)》1997,(1)
Corley提出了一种求所有有效生成树的算法,但该算法得到的最终解含有许多非有效的生成树。本文提出一种新的算法,首先指明了Corley算法理论基础的缺陷,然后进一步提出并证明了一个子树是有效生成树的子树的两个必要条件。根据这个结果,建立了这种新算法并证明了它的有效性。 相似文献