本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)代理模型的翼型氣動隱身多目標(biāo)優(yōu)化

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【摘要】：針對翼型氣動隱身多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計存在的計算量大與權(quán)重難以選取的問題,提出基于自適應(yīng)徑向基函數(shù)代理模型與物理規(guī)劃的高效多目標(biāo)優(yōu)化策略(Multi-objective optimization strategy using adaptive radial basis function and physical programming,ARBF-PP)。利用物理規(guī)劃法通過非線性加權(quán)的方式將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為直接反映設(shè)計偏好的單目標(biāo)優(yōu)化問題,然后分別對綜合偏好函數(shù)和約束條件構(gòu)造徑向基函數(shù)代理模型,采用增廣Lagrange乘子法處理約束,并用遺傳算法(Genetic algorithm,GA)進行求解。優(yōu)化迭代過程中,在當(dāng)前可能最優(yōu)解附近增加樣本點,更新代理模型,提高代理模型在最優(yōu)解附近的近似精度,引導(dǎo)搜索過程快速收斂。使用數(shù)值多目標(biāo)優(yōu)化算例與翼型氣動隱身多目標(biāo)優(yōu)化實例驗證了本文所提出優(yōu)化策略的有效性。翼型氣動隱身多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果表明:相比于初始翼型,優(yōu)化翼型的升阻比提高了34.28%,重點方位角的雷達散射截面(Radar cross section,RCS)均值減小了24.19%。此外,在相同樣本規(guī)模的情況下,本文方法所得最優(yōu)翼型的氣動隱身性能比靜態(tài)徑向基函數(shù)代理模型方法的優(yōu)化結(jié)果分別提高了11%與25.6%;與遺傳算法相比,本文方法所需的分析模型調(diào)用次數(shù)(Number of evaluation function,Nfe)降低了93.5%。
【作者單位】： 北京理工大學(xué)宇航學(xué)院;江南機電設(shè)計研究所;
【關(guān)鍵詞】： 翼型氣動隱身優(yōu)化 自適應(yīng)代理模型 徑向基函數(shù) 物理規(guī)劃 增廣Lagrange乘子法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51105040,11372036,51675047) 航空科學(xué)基金(2015ZA72004)資助項目
【分類號】：V218
【正文快照】： 0前言* 激烈的戰(zhàn)場對抗、先進的防空技術(shù)對新一代作 戰(zhàn)飛機的氣動、隱身性能提出了更高的要求,研究翼型氣動隱身多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計,對于提高作戰(zhàn)飛機的氣動隱身性能有著重要的意義。 隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展和進步,基于計算流體力學(xué)(Computational fluid dynamics,CFD)方法

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