氣動優(yōu)化設計問題常涉及多個目標,這些目標通常不能用一個或者多個顯性的數(shù)學公式來表達,這種“黑箱”特性使氣動優(yōu)化設計具有很大難度。隨著飛行器設計要求不斷提高和計算機技術(shù)快速發(fā)展,基于計算流體力學（CFD）技術(shù)的氣動優(yōu)化設計方法得到了長足的發(fā)展,推動了氣動設計技術(shù)進步,同時在實際應用過程中也遇到了越來越多的挑戰(zhàn)。要建立一個精確、高效的氣動優(yōu)化設計系統(tǒng),數(shù)值模擬技術(shù)、代理模型、參數(shù)化方法和優(yōu)化算法等是必不可少的,其中優(yōu)化算法對設計效率和設計精度具有很大的影響,對它進行深入研究具有很高的現(xiàn)實意義。鑒于此,本文針對優(yōu)化效率和精度對多目標粒子群算法進行詳細研究,發(fā)展了兩種多目標優(yōu)化算法,并將它們與常規(guī)的氣動優(yōu)化設計技術(shù)相結(jié)合,應用于三種不同復雜程度的氣動外形優(yōu)化設計。本文的主要研究工作包括以下幾個方面:1)提出了基于局部理想點搜索的混合多目標粒子群算法,保護了非支配解集的多樣性,提高了多目標前沿的精度。該方法系統(tǒng)地分析了全局理想點存在的不足,提出了一種新型的局部理想點搜索策略,并將它與多目標粒子群算法結(jié)合,同時利用粒子群的全局搜索能力和理想點的局部搜索能力提高非支配解集的精度。混合算法從粒子群算法... 

【文章來源】：西北工業(yè)大學陜西省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：153 頁

【學位級別】：博士

【圖文】：

氣動優(yōu)化流程

圖 1-2 CFD 技術(shù)的發(fā)展過程[102]基于 CFD 技術(shù)的氣動優(yōu)化設計技術(shù)逐漸向著精細化算法逐漸被全局智能算法取代；基于求解 RANS 方程逐漸淘汰速勢方程和歐拉方程等低精度 CFD 技術(shù)；

擁擠距離計算示意


本文編號：2896061