【摘 要】
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为设计出具有良好升阻比性能的翼型剖面,采用智能优化领域新兴的粒子群优化算法（PSO）结合面元法对翼型进行优化设计。文中给出了PSO算法的数学模型及其在翼型优化设计中的主要
【机 构】
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哈尔滨工程大学船舶工程学院,中国船舶科学研究中心
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.10702016, the Fundamental Research Funds for the Central University under Grant No.HEUCFT1001
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为设计出具有良好升阻比性能的翼型剖面,采用智能优化领域新兴的粒子群优化算法（PSO）结合面元法对翼型进行优化设计。文中给出了PSO算法的数学模型及其在翼型优化设计中的主要计算过程,并以Naca66mod翼型为原型进行设计。获取了翼型优化过程中每一步处的翼型剖面形状、翼型表面压力系数分布以及翼型的升力系数、阻力系数和最大厚度比,结果分析表明经过优化后的翼型与原型相比,具有升力系数增加,阻力系数减小这一有利的特征改变。同时采用CFD方法对两种翼型进行数值模拟计算,获得同上的结论,进而验证了PSO方法在翼型优化
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