【摘 要】
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翼型优化往往需要考虑众多的设计目标和约束条件,对此发展了稳健高效的翼型综合优化方法.在粒子群优化算法中用繁殖策略深度挖掘由Kriging代理模型所获取的全局信息,对基准函
【机 构】
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西北工业大学,航空学院,陕西,西安,710072
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翼型优化往往需要考虑众多的设计目标和约束条件,对此发展了稳健高效的翼型综合优化方法.在粒子群优化算法中用繁殖策略深度挖掘由Kriging代理模型所获取的全局信息,对基准函数优化、翼型几何外形重构与层流翼型优化问题进行了测试,结果表明该算法可大幅度提高优化速度.将改进的Hicks-Henne翼型参数化方法和雷诺平均Navier-Stokes(N-S)方程流场求解器与优化算法相结合,采用可方便确定权重系数的多目标非线性适应值加权方法,分别对多点、多目标和多约束的超临界翼型与低速翼型进行综合优化,计算结果表明该方法可大大提高气动外形优化的工程实用性.
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