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1.
陈兵  徐旭  蔡国飙 《宇航学报》2006,27(5):1010-1015,1101
将遗传算法(单目标遗传算法GA和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ、NCGA)与高效、高精度的卒间推进方法——SSPNS(Single-sweep Parabolized Navier-Stokes Algorithm)流场计算方法相结合,对二维高超声速进气道进行了气动优化设计研究。在单目标优化设计中以巡航点(Ma=7.0)的总压恢复最大为设计目标,多目标设计中则在巡航点分别考察了总压恢复最大-压升最大两目标模型、总压恢复最大-压升最大-阻力系数最小三目标模型。优化设计结果表明,单目标设计使得总压恢复有明显提高;多目标优化设计所得的Pareto最优前沿为设计者提供了可靠的设计依据。为了兼顾巡航点和加速爬升段的综合忭能,采用多目标优化方法对进气道进行了多点优化设计,并开展了基于等动压弹道的设计点选择问题初步研究。计算结果表明,若将设计点选在Ma=6.5左右,则进气道的综合性能较好。  相似文献   
2.
针对多星博弈拦截问题,基于微分博弈对策研究了各航天器的博弈策略。分别讨论了多颗拦截器的非合作Nash反馈策略,以及合作Pareto反馈策略。首先针对Nash均衡,各拦截器以终端零控脱靶量为指标设计了博弈策略,而目标的策略以终端脱靶量的加权和进行设计。进一步,考虑各拦截器采取合作方式进行拦截,相应的博弈策略基于单一指标的凸组合进行设计,而目标的策略保持不变。通过比较,Nash反馈策略与Pareto反馈策略相同,使得拦截器可以采取非合作模式实现合作拦截的目的。最后仿真分析了2颗拦截器对同一目标进行拦截的博弈态势,表明了本文提出的博弈策略对多星博弈问题的有效性。  相似文献   
3.
《中国航空学报》2016,(6):1541-1552
Rotor airfoil design is investigated in this paper. There are many difficulties for this high-dimensional multi-objective problem when traditional multi-objective optimization methods are used. Therefore, a multi-layer hierarchical constraint method is proposed by coupling principal component analysis (PCA) dimensionality reduction and e-constraint method to translate the orig-inal high-dimensional problem into a bi-objective problem. This paper selects the main design objectives by conducting PCA to the preliminary solution of original problem with consideration of the priority of design objectives. According to the e-constraint method, the design model is estab-lished by treating the two top-ranking design goals as objective and others as variable constraints. A series of bi-objective Pareto curves will be obtained by changing the variable constraints, and the favorable solution can be obtained by analyzing Pareto curve spectrum. This method is applied to the rotor airfoil design and makes great improvement in aerodynamic performance. It is shown that the method is convenient and efficient, beyond which, it facilitates decision-making of the high-dimensional multi-objective engineering problem.  相似文献   
4.
多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.   相似文献   
5.
<正>律回春晖渐,万象始更新。在新年的钟声里,我们送走了精彩的2014年,迎来了崭新的2015年,也迎来了《航空发动机》40华诞。40年来,作为中国创刊最早的航空动力类期刊,《航空发动机》走过了由季刊到双月刊、由所内期刊到行业期刊、由内部发行到国内外公开发行的渐变历程,目前已经成为航空航天动力领域"服务工程实践、跟踪学科热点、探索技术前沿、推动学术争鸣、发现培养人才"的重要平台之一,为我国航空  相似文献   
6.
陈兵  徐旭  蔡国飙 《航空学报》2007,28(4):827-832
 将单目标遗传算法和多目标遗传算法(包括NSGA-II和NCGA),与高效、高精度的空间推进流场数值模拟方法——SSPNS方法相结合,对二维超燃冲压发动机尾喷管即单壁扩张喷管(SERN)进行了气动优化设计研究。在巡航点(Ma=6.0)讨论了推力系数CT最大单目标模型,推力系数CT最大升力系数CL最大两目标模型,以及推力系数CT最大升力系数CL最大俯仰力矩系数Cm最小三目标模型,分别得到了喷管的最大推力设计和关于多个目标性能的Pareto最优前沿。结果表明,扩张壁初始扩张角θr,i和外罩长度Lc对CT影响较大;较小的Lc和较大的θr,i设计,将降低外罩内表面的负升力作用而使得SERN的CL较大;较长外罩和较小的θr,i,对应Pareto最优设计的CM较小。  相似文献   
7.
基于Nash-Pareto策略的两种改进算法及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对多目标、多设计变量的优化问题,提出了两种优化的新算法:一种是将多目标问题转化为单目标时,对目标权重的确定提出了新的途径;另一种是直接对多目标问题进行优化,并对Pareto遗传优化技术作了改进,以得到均匀分布的Pareto最优解集.两种新算法都是建立在Nash的系统分解与Pareto遗传算法的基础上,因此称这类算法为Nash-Pareto策略.借助于这类算法,文中以跨声速压气机双圆弧类叶型的气动优化为例,给出了气动优化的全过程.数值优化的实验表明所给出的改进算法是可行的、有效的.  相似文献   
8.
空心风扇叶片结构优化设计方法及程序实现   总被引:1,自引:2,他引:1  
在空心风扇叶片结构强度分析的基础上,以叶片最大等效应力水平为约束条件,建立了叶片质量和径向位移最小化的双目标优化模型.采用正交试验设计的方法,分析了各设计变量对约束函数和目标函数的影响,减少了设计变量的数量.为了提高优化设计效率,采用径向基函数插值的方法,构造了约束函数和目标函数的响应面替代模型,从而避免了优化设计过程中大量的结构有限元分析求解.针对空心叶片结构强度优化设计的示例,探讨了替代模型和带精英策略的Pareto排序遗传算法的具体应用,得到了分布均匀的Pareto最优解,给出了空心叶片示例的具体优化设计结果.   相似文献   
9.
针对空间绳系机器人中距离逼近过程最优轨迹规划问题,提出了基于速度增量的多目标逼近轨迹优化方法,优化指标为总速度增量及逼近时间。首先建立逼近过程相对动力学模型及最优逼近轨迹优化模型,然后利用改进型非劣分类遗传算法得到相对逼近距离1.5 km内逼近轨迹的Pareto最优解。仿真结果表明,该方法可以揭示空间绳系机器人逼近距离1.5 km内逼近时间、燃料消耗、相对目标的面内视界角及速度增量次数之间的相互关系,能满足针对不同任务需求提供相应最优轨迹的要求。  相似文献   
10.
宋超  李伟斌  周铸  刘红阳  蓝庆生 《航空学报》2020,41(5):623687-623687
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。  相似文献   
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