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191.
192.
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
193.
基于N-S方程的翼型气动优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
本文简要回顾了气动优化设计的最新发展,并采用连续伴随方法对粘性条件下的翼型气动外形进行了优化设计。设计过程中,采用B样条曲线的控制顶点作为设计变量,通过求解伴随方程得到目标函数关系设计变量的梯度,最后用最速下降法和BFGS变尺度法对二维翼型进行了外形优化,验证了本方法直接、快速的设计能力。 相似文献
194.
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200.