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摘要:
为了提高风洞实验效率,降低实验成本,缩短实验周期,笔者探讨了将遗传算法引入到风洞优化实验中,实现了基于遗传算法的多段翼型实验规划.通过遗传算法对多段翼型的迎角及各段的偏转角度、重叠量和缝道宽度进行编码,由实验提供适应度值.对两段翼型的研究表明应用遗传算法规划风洞实验能够减少实验次数约40%.种群数为染色体长度的2倍时,算法能较好的搜索到最优值.初始群体值对算法的收敛性及计算效果基本无影响.此外,也模拟计算了4段翼型风洞实验,提高实验效率大约为87%~93%,可见遗传算法仍然有效且在大规模风洞实验中更有应用价值.
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文献信息
篇名 遗传算法在风洞实验优化中的应用研究
来源期刊 实验流体力学 学科 航空航天
关键词 遗传算法 多段翼型 实验优化 风洞实验效率
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 实验技术
研究方向 页码范围 58-61,75
页数 5页 分类号 V211.74
字数 3192字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9897.2007.03.012
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遗传算法
多段翼型
实验优化
风洞实验效率
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
实验流体力学
双月刊
1672-9897
11-5266/V
大16开
四川绵阳211信箱
62-47
1987
chi
出版文献量(篇)
1987
总下载数(次)
5
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