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基于α-stable分布的多目标粒子群算法研究及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
多目标的粒子群算法(MOPSO)在各个领域的优化设计中得到了广泛应用及改进,但是目前仍然存在着在进化后期容易陷入局部最优导致收敛精度低、解的多样性差等问题。引入α-stable分布理论,发展建立了一种新的基于α-stable动态变异的多目标粒子群优化算法(ASMOPSO)。通过α-stable分布生成随机数对PSO算法的种群进行变异操作,增加种群的多样性,在算法中动态调整稳定性系数α实现变异范围和幅度的变化,从而使得改进的ASMOPSO算法具有兼顾计算精度和全局寻优的能力。使用ZDT系列无约束函数和带约束的Tanaka及Srinivas函数对改进前后的算法进行了测试,结果显示出了ASMOPSO算法的快速全局寻优性能。将改进后的算法应用到RAE2822跨音速翼型的减阻和力矩绝对值不增大的综合优化中,得到了较好的多目标气动优化结果。 相似文献
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考虑气动弹性影响的机翼复杂气动外形设计研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据气动-结构一体化设计思想,结合机翼在真实飞行条件下受到气动载荷产生弹性变形的问题,进行了一种考虑静气动弹性影响的复杂机翼气动外形反设计方法研究.气动载荷及机翼结构弹性变形由基于非结构网格的三维Euler方程耦合结构力学平衡方程求解得到;用Takanashi余量修正方法作为机翼反设计方法,进行"复杂机翼气动弹性分析-简单光滑机翼反设计"循环迭代设计.以某型带有挂架及翼梢小翼的支线飞机大展弦比机翼作为设计算例,设计结果表明发展的设计方法是可行的,具有很高的工程实践意义和实用性. 相似文献
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