超临界翼型稳健型优化设计研究

• 作者: 孙智伟 张扬 王波 白俊强
• 来源期刊: 空气动力学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: CST方法 稳健设计 遗传算法 代理模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 459-463
• 分类号: V211.3
• 字数: 2572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-1825.2011.04.010

摘要

基于标准遗传算法、RBF神经网络以及类函数/型函数变形技术建立了翼型气动优化设计系统,在选取3次CST方法即分别对翼型上下表面采用4个设计变量进行参数化,对某型客机基本翼型在给定设计指标下进行优化设计,分别研究了巡航状态下的气动优化,以及结合蒙特卡洛分析方法马赫数随机平均分布下的翼型稳健型优化设计.结果显示,优化后的翼型的气动特性有着显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王波	西北工业大学翼型叶栅空气动力国防科技重点实验室	74	565	12.0	19.0
2	张扬	西北工业大学翼型叶栅空气动力国防科技重点实验室	22	63	4.0	6.0
3	白俊强	西北工业大学翼型叶栅空气动力国防科技重点实验室	179	881	15.0	20.0
4	孙智伟	西北工业大学翼型叶栅空气动力国防科技重点实验室	17	153	8.0	12.0