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一種改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法及其在氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-01-19 12:26

  本文關(guān)鍵詞: 果蠅優(yōu)化算法 味道濃度 搜索步長(zhǎng) 翼型 氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì) 出處:《航空學(xué)報(bào)》2017年04期  論文類型:期刊論文


【摘要】:果蠅優(yōu)化算法(FOA)是一種新的群體智能優(yōu)化算法,具有良好的全局收斂特性。為進(jìn)一步提高FOA的尋優(yōu)性能,將其引入到氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,發(fā)展形成了改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法(IFOA)。IFOA通過(guò)引入慣性權(quán)重函數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整搜索步長(zhǎng),有效實(shí)現(xiàn)了算法全局搜索和局部搜索之間的動(dòng)態(tài)平衡,提高了算法整體搜索效率和尋優(yōu)精度;對(duì)于多維優(yōu)化問(wèn)題,IFOA每次搜索僅隨機(jī)擾動(dòng)其中一個(gè)決策變量,并在每個(gè)迭代步內(nèi)將所有優(yōu)秀果蠅個(gè)體(可行解)結(jié)合產(chǎn)生一個(gè)全新的果蠅個(gè)體進(jìn)行一次搜索,大大加快了算法的收斂速度。函數(shù)測(cè)試結(jié)果表明,IFOA顯著提高了FOA的尋優(yōu)性能。將IFOA應(yīng)用到氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,翼型反設(shè)計(jì)和單/多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的算例表明,IFOA是一種簡(jiǎn)單高效的優(yōu)化方法,可廣泛應(yīng)用于氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)。
[Abstract]:Drosophila Optimization algorithm (FOAA) is a new swarm intelligence optimization algorithm with good global convergence. In order to further improve the optimization performance of FOA, it is introduced into aerodynamic optimization design. An improved Drosophila optimization algorithm, IFOAA. IFOA, was developed to dynamically adjust the search step size by introducing inertial weight function, which effectively realized the dynamic balance between global search and local search. The whole search efficiency and optimization accuracy of the algorithm are improved. For multi-dimensional optimization problems, only one of the decision variables is randomly perturbed in each IFOA search. In each iterative step, all excellent Drosophila individuals (feasible solutions) are combined to generate a new individual Drosophila search, which greatly speeds up the convergence of the algorithm. The function test results show that. IFOA improves the optimization performance of FOA significantly. The application of IFOA to aerodynamic optimization design shows that the airfoil reverse design and single / multi-objective optimization design are applied to the optimization design. IFOA is a simple and efficient optimization method, which can be widely used in aerodynamic optimization design.
【作者單位】: 西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(11172240) 航空科學(xué)基金(2014ZA53002) 國(guó)家“973”計(jì)劃(2015CB755800)~~
【分類號(hào)】:TP18;V221
【正文快照】: 網(wǎng)絡(luò)出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20160623.1545.002.html引用格式:田旭,李杰.一種改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法及其在氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].航空學(xué)報(bào),2017,38(4):120370.TIAN X,LI J.An improved fruit fly optimization algorithm and its application in aerody

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4 劉艷;基于遺傳算法的翼型多目標(biāo)氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[D];南京航空航天大學(xué);2009年

5 靳杰;渦輪S_2流面正問(wèn)題氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

6 陳立海;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的壓氣機(jī)葉片氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

7 王秀卓;葉輪機(jī)械葉片氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(工程熱物理研究所);2008年

8 朱莉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翼型優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

9 金鑫;智能化方法在民用客機(jī)巡航構(gòu)型氣動(dòng)優(yōu)化中的應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

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本文編號(hào):1444173

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