【摘 要】
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将叶型参数化、试验设计方法、神经网络算法与Pareto类遗传算法相结合，发展了一种平面叶栅多目标优化设计方法．在该算法中，为提高优化效率，提出了并行神经网络算法和改进了NSGA-
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将叶型参数化、试验设计方法、神经网络算法与Pareto类遗传算法相结合，发展了一种平面叶栅多目标优化设计方法．在该算法中，为提高优化效率，提出了并行神经网络算法和改进了NSGA-Ⅱ算法。以极小化三个工况点的总压损失系数为目标函数，将该优化方法应用于某平面叶栅多工况优化设计。与初始叶栅相比，优化后叶栅的总压损失系数在三个工况均有一定的减小，说明该优化方法是有效的。
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