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基于改进粒子群算法的牵引供电系统多目标优化设计 被引量:12
1
作者 陈民武 许臣友 +2 位作者 黄文勋 邱璐 孙小凯 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期85-92,共8页
针对以往牵引供电系统的设计过于依赖专业人员的经验及难以全局寻优的问题,并且为满足牵引供电系统精细化设计的要求,采用车—网耦合系统模型和负荷潮流分布计算仿真的方法,以主要设计原则为约束条件、以全线总容量和平均有功功率损耗... 针对以往牵引供电系统的设计过于依赖专业人员的经验及难以全局寻优的问题,并且为满足牵引供电系统精细化设计的要求,采用车—网耦合系统模型和负荷潮流分布计算仿真的方法,以主要设计原则为约束条件、以全线总容量和平均有功功率损耗最小为目标,构建牵引供电系统多目标优化模型;为提高模型求解过程中的全局搜索能力和收敛速度,设计基于Pareto熵的混沌多目标粒子群优化算法;应用模糊隶属度函数计算Pareto解集中各个目标函数对应的满意度值,以确定最终的系统优化方案。以某高速铁路牵引供电系统设计为例,用给出的模型及算法进行系统的优化设计,并与用ELBAS/WEBANET软件和传统的供电计算方法得到的系统优化方案比较,验证了模型和算法的正确性和可行性。 展开更多
关键词 牵引供电系统 优化设计 多目标粒子优化算法 混沌算法 Pareto熵
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基于改进粒子群算法的牵引变电所维修优化研究 被引量:14
2
作者 刘欢 刘志刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期87-94,共8页
牵引变电所维修优化方案的合理制定是保证铁路电力运输重要的一部分,维修要兼顾系统的可靠性和维修的经济性。采用故障树法、GO法对牵引变电所进行定性分析和定量分析,得到了其定性维修策略和定量可靠度的推导公式。以文献中调研数据为... 牵引变电所维修优化方案的合理制定是保证铁路电力运输重要的一部分,维修要兼顾系统的可靠性和维修的经济性。采用故障树法、GO法对牵引变电所进行定性分析和定量分析,得到了其定性维修策略和定量可靠度的推导公式。以文献中调研数据为基础,对周期性维修策略进行改进,建立了考虑牵引变电所维修经济性和满足系统可靠度的维修优化模型,根据改进粒子群算法求解模型,制定分别从考虑单个设备可靠度和整体可靠度两个方面的维修优化策略。仿真结果表明,基于改进粒子群算法的牵引变电所维修优化模型是客观有效的。该模型能反映系统可靠度越高,维修费用越高的特性,并且可根据不同维修费用限制选择系统可靠度的最低值。 展开更多
关键词 牵引变电所 可靠性 周期性维修 粒子算法 维修优化
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基于RBF代理模型和粒子群算法的水交换优化研究 被引量:1
3
作者 戚蓝 郑诗豪 张丛林 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期40-47,共8页
良好的水交换对改善水环境、提高水域周边景观效果等具有十分重要的作用。而引水置换的方法对促进水交换效果显著,但利用数值模拟进行水交换研究耗时长、效率低,且人为改变参数的局限性大,不利于寻找最优的换水方案。为解决这一问题,基... 良好的水交换对改善水环境、提高水域周边景观效果等具有十分重要的作用。而引水置换的方法对促进水交换效果显著,但利用数值模拟进行水交换研究耗时长、效率低,且人为改变参数的局限性大,不利于寻找最优的换水方案。为解决这一问题,基于径向基函数(简称RBF)代理模型建立水交换优化模型,并通过粒子群算法求最优解。以某人工岛游艇别墅区港池初拟方案为例,验证该方法的可行性和优越性。算例结果表明:(1)构建的基于RBF代理模型的水交换优化模型精度较高;(2)基于RBF代理模型的水交换优化模型计算1次所需时间量级为秒,而传统数值模拟计算的量级为小时;(3)通过粒子群算法,对建立的基于RBF代理模型的水交换优化模型求解,得到研究区域的最优换水方案。上述最优方案的结果与MIKE21水动力和对流扩散模型的计算结果相符。 展开更多
关键词 交换优化 RBF代理模型 粒子算法 数值模拟
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粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量:140
4
作者 黄岚 王康平 +3 位作者 周春光 庞巍 董龙江 彭利 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期477-480,共4页
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法 ,然后通过引入交换子和交换序的概念 ,构造一种特殊的粒子群优化算法 ,并用于求解旅行商问题 .实验表明了在求解组合优化问题中的有效性 .
关键词 旅行商问题 粒子优化算法 搜索策略 交换 交换 组合优化 最优解
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基于自适应聚焦粒子群算法的质子交换膜燃料电池机理建模 被引量:12
5
作者 李奇 陈维荣 +2 位作者 刘述奎 林川 贾俊波 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第20期119-124,共6页
自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化... 自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。根据质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)模型的建模原理,利用AFPSO算法进行参数估计,得到一组机理模型的最优参数。通过仿真结果与实验结果的对比分析,证明AFPSO算法能够使仿真结果和实验测试数据之间达到很高的拟合精度,对于模型参数估计具有明显的优越性。因此,AFPSO算法对于改善PEMFC机理模型的输出性能将起到重要的作用,并有望成为模型参数优化领域的一种新的有效工具。 展开更多
关键词 自适应聚焦粒子算法 质子交换膜燃料电池 机理建模 参数优化 自适应参数
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一种基于粒子群的OBS偏射路由算法研究 被引量:1
6
作者 罗芳琼 侯睿 《光通信技术》 CSCD 北大核心 2013年第12期15-17,共3页
提出了基于粒子群优化(PSO)的光突发交换(OBS)偏射路由算法,对基于偏射技术的OBS多路径选择问题进行了优化。仿真结果表明,该算法在简单性、收敛速度及寻优效果方面均优于遗传算法(GA)和Dijkstra算法。
关键词 粒子优化算法 光突发交换 偏射路由 路径选择
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基于PSO算法的三电平优化PWM方法 被引量:4
7
作者 刘盛烺 宋奇吼 +1 位作者 陈莉 杨飏 《电测与仪表》 北大核心 2015年第7期57-60,90,共5页
受大功率开关器件开关频率的限制,牵引逆变器输出波形中含有大量的谐波,所以有必要采用优化的脉宽调制(PWM)方法来减少牵引逆变器输出波形的谐波。首先,建立了最小电流总谐波畸变率(THD)谐波优化模型,并采用粒子群优化(PSO)算法对模型... 受大功率开关器件开关频率的限制,牵引逆变器输出波形中含有大量的谐波,所以有必要采用优化的脉宽调制(PWM)方法来减少牵引逆变器输出波形的谐波。首先,建立了最小电流总谐波畸变率(THD)谐波优化模型,并采用粒子群优化(PSO)算法对模型进行求解。其次,在分段同步调制的不同分频段上对PSO-PWM和传统正弦脉宽调制(SPWM)进行了比较,得到PSO-PWM具有良好谐波优化效果的结论。最后,用仿真和半实物实验结果验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 牵引逆变器 优化PWM 粒子优化算法 总谐波畸变率
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基于改进PSO算法的燃料电池模型优化 被引量:5
8
作者 李奇 陈维荣 +1 位作者 贾俊波 湛耀添 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期418-421,共4页
采用一种改进粒子群优化(PSO)算法,提出了一种优化燃料电池模型的方法,并用于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化曲线模型,以得到最优参数。结果表明,这种优化模型的平均平方误差(MSE)为4.42×10-10V2,相关系数为99.87%,数学模型和实... 采用一种改进粒子群优化(PSO)算法,提出了一种优化燃料电池模型的方法,并用于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化曲线模型,以得到最优参数。结果表明,这种优化模型的平均平方误差(MSE)为4.42×10-10V2,相关系数为99.87%,数学模型和实验数据之间的拟合精度高。 展开更多
关键词 建模 粒子优化(PSO)算法 质子交换膜燃料电池(PEMFC)
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基于PSO的OBS路由优化选择算法研究
9
作者 侯睿 余俊乐 梁祎 《光通信技术》 CSCD 北大核心 2011年第10期10-12,共3页
光突发交换(OBS)被认为是下一代光交换技术。利用粒子群优化算法(PSO)对OBS网络路由优化选择问题进行了研究和分析,仿真结果表明,基于PSO的OBS路由算法在计算代价方面要优于传统的最短路径算法,结论对改进OBS的路由选择协议有一定的理... 光突发交换(OBS)被认为是下一代光交换技术。利用粒子群优化算法(PSO)对OBS网络路由优化选择问题进行了研究和分析,仿真结果表明,基于PSO的OBS路由算法在计算代价方面要优于传统的最短路径算法,结论对改进OBS的路由选择协议有一定的理论指导意义。 展开更多
关键词 粒子优化算法 光网络 光突发交换 路径选择
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基于H∞鲁棒控制的质子交换膜燃料电池空气供应系统设计 被引量:17
10
作者 李奇 陈维荣 +2 位作者 刘述奎 林川 贾俊波 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期109-116,共8页
自适应聚焦粒子群算法是根据粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。为实现对质子交换膜燃料电池(proton exchange me... 自适应聚焦粒子群算法是根据粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。为实现对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)空气供应系统的控制,建立空气供应系统机理模型,并采用多目标自适应聚焦粒子群(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)算法提出H∞鲁棒控制方法。仿真结果证明该H∞鲁棒控制方法能够实现对PEMFC空气供应系统的控制,在模拟电动车行驶过程时可使系统稳定运行,并与其它控制方法比较,证明该H∞鲁棒控制方法具有明显的优越性和有效性,对PEMFC实时控制系统的研究有重要的指导作用。 展开更多
关键词 自适应聚焦粒子算法 质子交换膜燃料电池 空气供应系统建模 H∞鲁棒控制 多目标优化
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液晶面板生产策略选择优化 被引量:8
11
作者 邵志芳 张涛 林燕杰 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1064-1070,共7页
为了寻求最优生产控制策略,引入延迟策略解决液晶面板产业生产策略问题,并与其他三种常见的生产控制策略进行对比研究。考虑了存货持有成本、缺货成本、生产能力、市场需求等条件,分别建立了接单后生产策略、面向库存生产策略、部分延... 为了寻求最优生产控制策略,引入延迟策略解决液晶面板产业生产策略问题,并与其他三种常见的生产控制策略进行对比研究。考虑了存货持有成本、缺货成本、生产能力、市场需求等条件,分别建立了接单后生产策略、面向库存生产策略、部分延迟策略和延迟生产策略四种不同策略下的企业利润模型,并采用粒子群优化算法对上述模型进行求解,通过对四种模型下实际数据的仿真计算和分析比较,为液晶面板生产控制策略的选择提供理论支持和选择依据。 展开更多
关键词 生产控制策略 延迟策略 优化 粒子算法 供应链 液晶面板
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基于机器学习的正庚烷燃料两阶段着火延迟时间预测
12
作者 刘昌文 李中淼 +3 位作者 李卫 吕顺 潘家营 王磊 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期443-451,共9页
燃料着火延迟时间对燃烧过程和发动机性能至关重要.传统上对燃料着火时刻的试验测量和模拟计算代价昂贵,基于人工智能的神经网络技术有望解决这一难题.针对正庚烷两阶段着火延迟时间,本文采用深度机器学习算法进行特征提取和训练,利用... 燃料着火延迟时间对燃烧过程和发动机性能至关重要.传统上对燃料着火时刻的试验测量和模拟计算代价昂贵,基于人工智能的神经网络技术有望解决这一难题.针对正庚烷两阶段着火延迟时间,本文采用深度机器学习算法进行特征提取和训练,利用遗传算法(GA)优化神经网络结构,结合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法训练优化模型,实现了宽工况范围内(温度600~1200 K,压力1~5MPa,当量比0.3~3.0)正庚烷着火延迟时间的准确预测.研究结果表明:与一般神经网络模型相比,基于GA优化后的模型可以大幅提高相关系数,降低平均绝对误差;同时,PSO优化后的GA模型可将相关系数提升到0.9999,进一步减小平均绝对误差和均方误差.所提出的预测模型表现出很高的准确性和稳定性.该研究对于发动机湍流燃烧高效数值模拟具有重要参考价值. 展开更多
关键词 深度机器学习 两阶段着火延迟时间 遗传算法 粒子优化算法 正庚烷
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基于IPSO-SVM的地铁车辆牵引控制单元故障诊断 被引量:6
13
作者 徐晓璐 吴涛 顾宏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期67-72,共6页
地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优... 地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)方法,克服了传统方法存在过拟合、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点.使用UCI机器学习数据库中的5个数据集进行仿真实验,结果表明:IPSO-SVM分类精度高于ICPSO-SVM、PSO-SVM、GA-SVM.进一步将此方法应用于地铁车辆实际数据,同样得到了较好的分类结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 牵引控制单元 故障诊断 支持向量机(SVM) 改进粒子优化(IPSO)算法
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求解TSP的改进QPSO算法 被引量:4
14
作者 卞锋 毛力 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第11期218-220,共3页
旅行商问题(TSP)是运筹学、图论和组合优化中的NP难题。量子粒子群算法(QPSO)参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。针对TSP的特点,通过建立交换子、交换序的运算法则,对基本QPSO算法进行了改造,同时引入了... 旅行商问题(TSP)是运筹学、图论和组合优化中的NP难题。量子粒子群算法(QPSO)参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。针对TSP的特点,通过建立交换子、交换序的运算法则,对基本QPSO算法进行了改造,同时引入了遗传算法中的变异,提出一种求解TSP的改进QPSO算法。实验结果表明了该算法在解决TSP时的有效性,同时算法在稳定性、收敛性以及寻优能力上较其他的一些PSO算法有了很大的提高。 展开更多
关键词 旅行商问题 量子粒子优化算法 遗传变异算子 交换 交换
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基于APSO的地铁节能运行速度优化研究 被引量:5
15
作者 杨辉 李莹 周艳丽 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1926-1934,共9页
当前城轨列车多站间节能运行优化研究中,牵引能耗模型未考虑实际运行状态,仅由列车控制力与运行速度2个指标决定,且广泛采用固定运行模式,难以根据实际环境动态调整。依据列车实际运行过程,首先探究运行时间和站间距离对运行能耗的影响... 当前城轨列车多站间节能运行优化研究中,牵引能耗模型未考虑实际运行状态,仅由列车控制力与运行速度2个指标决定,且广泛采用固定运行模式,难以根据实际环境动态调整。依据列车实际运行过程,首先探究运行时间和站间距离对运行能耗的影响,并对同一站间距离的节能运行工况进行分析,研究工况的转换序列,进而重建能耗优化模型,最后采用改进的粒子群算法求解工况转换点,以实现列车速度曲线节能优化。仿真结果表明,重构的能耗优化模型与传统模型对比精度提高了1.16%,且优化后的运行能耗比原固定驾驶策略节省了6.92%,具有更好的节能效果。 展开更多
关键词 城轨列车 牵引能耗 速度优化 工况转换 改进粒子算法
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基于最小熵反褶积的动车组牵引电动机轴承故障诊断方法 被引量:9
16
作者 李伟 《轴承》 北大核心 2021年第12期56-60,64,共6页
针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒... 针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒子群优化算法对最小熵反褶积算法中的滤波步长进行优化,使最小熵反褶积算法达到最优。试验结果表明,优化后的最小熵反褶积算法能够准确提取牵引电动机轴承故障特征。 展开更多
关键词 滚动轴承 牵引电动机 故障诊断 谱分析 最小熵反褶积 量子行为粒子优化算法
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基于LCC的外部电源薄弱地区同相贯通牵引供电方案优化
17
作者 陈民武 周应东 +3 位作者 韩旭东 杨颢 周志录 孙亮 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期103-111,共9页
基于同相贯通牵引供电系统原理,以系统的全寿命周期成本(Life Cycle Cost,LCC)最小为优化目标,分别以牵引变电所设置数目和位置为优化变量,将牵引供电方案主要设计原则设置为约束条件,建立基于LCC的同相贯通牵引供电系统规划模型;采用... 基于同相贯通牵引供电系统原理,以系统的全寿命周期成本(Life Cycle Cost,LCC)最小为优化目标,分别以牵引变电所设置数目和位置为优化变量,将牵引供电方案主要设计原则设置为约束条件,建立基于LCC的同相贯通牵引供电系统规划模型;采用粒子群算法对模型进行求解时,为提高算法的全局收敛性,提出非线性进化策略用以改进学习因子并采用高斯函数递减策略动态调整惯性权重系数,采用种群适应度方差值体现种群中个体的汇聚程度。以青藏铁路格拉段为算例,采用自主开发的牵引供电负荷过程仿真平台和改进粒子群算法,对基于LCC的同相贯通牵引供电方案进行优化配置和经济性评估。结果表明:与既有AT牵引供电方案相比,基于LCC的同相贯通牵引供电方案在满足技术要求的同时体现了良好的经济性。 展开更多
关键词 全寿命周期成本 外部电源薄弱 同相贯通 牵引供电系统 优化 粒子算法
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阶梯电流密度加载模式对PEMFC冷启动性能的影响
18
作者 邵佳雄 牛志刚 +1 位作者 陈醒 赵富强 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期298-304,共7页
在质子交换膜燃料电池(PEMFC)商业化过程中,其在低温环境下的冷启动能力是关键技术难题之一。本文通过建立PEMFC的集总参数模型,探究了阶梯电流密度加载模式对其在-20℃下冷启动性能的影响,重点考察了初始电流密度、电流密度变化周期及... 在质子交换膜燃料电池(PEMFC)商业化过程中,其在低温环境下的冷启动能力是关键技术难题之一。本文通过建立PEMFC的集总参数模型,探究了阶梯电流密度加载模式对其在-20℃下冷启动性能的影响,重点考察了初始电流密度、电流密度变化周期及电流密度增加速率3个参数。此外,为优化模型参数选择,本文引入了一种改进的粒子群优化(PSO)算法,该算法在提高收敛速度和逃逸局部最优解方面表现优越,并利用新算法确定了给定条件下PEMFC的最佳工作点。仿真结果表明,相比于传统的恒流冷启动模式,在-15℃下,采用阶梯电流密度加载模式可将PEMFC的冷启动时间缩短约13.9%。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 阶梯电流密度 冷启动 粒子优化算法 最佳工作点
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基于TSDPSO-SVM的水稻稻瘟病图像识别 被引量:3
19
作者 路阳 杨化龙 +2 位作者 陈宇 杜娇娇 管闯 《江苏农业科学》 北大核心 2022年第23期164-170,共7页
针对水稻稻瘟病诊断中存在的工作量大、效率较低且主观性强的问题,基于改进的粒子群优化支持向量机模型提出水稻稻瘟病的图像快速识别新方法。首先,采用基于超绿特征的最大类间方差法分割病害图像病斑,利用主成分分析快速得到病斑颜色... 针对水稻稻瘟病诊断中存在的工作量大、效率较低且主观性强的问题,基于改进的粒子群优化支持向量机模型提出水稻稻瘟病的图像快速识别新方法。首先,采用基于超绿特征的最大类间方差法分割病害图像病斑,利用主成分分析快速得到病斑颜色和形状特征的主分量,构建水稻病害图像特征数据库。其次,提出牵引切换延迟粒子群优化算法优化支持向量机模型的识别方法。通过延迟信息的选择策略和牵引操作,使粒子跳出局部最优,更快收敛到全局最优。选取最优化算法性能测试函数Ackley函数、Rosenbrock函数和Sphere函数评估算法性能。仿真结果表明牵引切换延迟粒子群优化算法的寻优能力优于传统的粒子群优化算法且收敛速度最快。最后,分别利用牵引切换延迟粒子群,切换延迟粒子群,传统的粒子群优化支持向量机模型进行水稻稻瘟病图像识别。通过十重交叉验证,牵引切换延迟粒子群优化的支持向量机平均识别率达到96.0%,比其他3种传统优化算法提高10%以上,且召回率指标达到97.5%,训练时间仅为73.6 s。结果表明,该方法有利于提升水稻稻瘟病的识别准确率。 展开更多
关键词 稻瘟病 图像识别 牵引交换延迟粒子群优化算法 支持向量机 最大类间方差法
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飞翼布局翼型气动隐身综合设计 被引量:9
20
作者 夏露 张欣 +1 位作者 杨梅花 米百刚 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期821-826,共6页
针对飞翼布局翼型气动隐身综合设计问题,开展基于飞翼布局内外翼不同设计要求的翼型气动隐身综合优化研究。采用改进后的Hicks-Henne参数化方法实现翼型的参数化表达;分别采用基于雷诺平均N-S方程求解的计算流体力学方法及物理光学法和... 针对飞翼布局翼型气动隐身综合设计问题,开展基于飞翼布局内外翼不同设计要求的翼型气动隐身综合优化研究。采用改进后的Hicks-Henne参数化方法实现翼型的参数化表达;分别采用基于雷诺平均N-S方程求解的计算流体力学方法及物理光学法和增量长度绕射系数法为基础的RCS分析方法计算翼型的气动、隐身性能;选择分层交换差分粒子群算法进行综合寻优设计研究。优化后的翼型兼顾了气动与隐身的要求,其综合性能优于原始翼型,满足飞翼布局的设计要求。结果表明该方法具有较好的实用性。 展开更多
关键词 攻角 阻力系数 流场 多目标优化 参数化 粒子算法 隐身技术 湍流模型 飞翼布局 气动与隐身设计 隐身 分层交换差分粒子算法
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