基于Kriging模型的旋翼翼型优化设计研究

以基于进化算法的多目标优化方法为基础,结合多目标优化设计Pareto解的思想和约束处理机制,采用Kriging代理模型和基于B样条的翼型表示方法,建立了旋翼翼型的优化设计系统.代理模型采用均匀设计进行模型采样,在优化过程中根据EI(expected improvement)准则动态增加采样点来调整代理模型的精度.采用B样条方法进行翼型参数化,保证了翼型的光顺性.在翼型的气动性能分析中引入转捩模型提高阻力计算的精度.利用该系统对旋翼翼型进行了优化设计,经风洞试验验证,满足设计要求.     

超声速飞机低声爆布局混合优化方法研究

声爆精确预测及低声爆设计方法已成为新一代军民用超声速飞机研制过程中必须解决的关键难题之一.将改进后的SGD(Seebass-George-Darden)反设计方法、声爆预测算法与遗传算法相结合,形成低声爆布局混合优化方法,利用遗传算法对SGD参数进行优化,得到具有较低声爆超压值和较大有效容积的等效截面积分布,进而得到低声爆布局方案.构建了低声爆混合优化设计环境,可以对方案的声爆水平、感觉噪声级、机体有效容积以及等效截面积分布等进行计算分析,在总体设计阶段具有较高的工程实用价值.优化后的方案采用连翼布局,钝形机头设计,优化后方案的声爆超压值降低了14.51％,机体有效容积增加了15.08％.由于尾部激波强度的不同,地面声爆感觉噪声级随滚转角的变化呈现先变小、后变大、再变小的趋势,对于尾部声爆波形还需进一步优化研究,以降低感觉噪声级.     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

基于多目标的二冲程发动机换气过程优化

二冲程航空活塞发动机的换气过程直接影响燃烧效果和发动机性能,以某二冲程航空活塞发动机为例,建立仿真模型,基于动力性能、经济性能、扫气性能进行多目标优化,对扫气道、排气道结构参数的不同组合优化分析。另外,还对不同海拔工况点下（转速为5 600 r/min,100%节气门开度）的气道结构参数进行优化。结论表明:使用NSGA-Ⅱ算法对发动机气道结构的优化可以有效提高扫气效率和功率,优化后（转速为5 600 r/min）分别为0.841 kW和2.712 kW,燃油消耗率降低22.08 $\mathrm{g}/(\mathrm{k}\mathrm{W}?\mathrm{h})$;另外,在不同海拔工况点中,随着海拔高度的增加扫气道长度呈现出减短的趋势,而排气道长度逐渐增加,且在海拔高度大于1 800 m时趋势变化更加明显。      

宽裕度超声叶型气动优化设计

通过与德国航天局设计的超声预压缩叶型PAV-15试验数据比对,确定高精度超声叶栅流场计算方法,研究表明:根据激波位置分段调整流管厚度可提高计算与试验结果的一致性。为提高超声叶栅稳定工作裕度并保证设计点性能,建立根据目标裕度估算喘点反压方法和优化设计方法。对两个超声叶型进行多目标优化,优化结果表明：优化叶栅可减小设计工况槽道激波入射角、减小激波及激波附面层干扰损失;气动喉道前移、结尾正激波后移,提高叶栅耐反压能力。两个优化叶型在保持总静压比不变的前提下,稳定裕度均达到设计目标,设计点损失也有所下降。     

基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。     

求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

基于遗传算法的快速成型分层方向优化设计

快速成型制造技术具有高度的柔性和灵活性,应用前景广泛。快速成型分层方向的选择,对于零件的制作精度、成型时间及制作成本有着重要影响。目前常见的分层方向算法往往顾此失彼,为了尽可能同时满足这3个单目标模型的最优化,本文提出将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合作为求解多目标优化的新方法,可用较少的计算量求得分层方向的最优解。实验结果表明,改进后的算法有效,在迭代次数和所用时间上远远优于目前常用的基本算法。     

按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法

解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。