基于改进的Pareto遗传算法的车身气动多目标优化

• 作者: 李启良 杨志刚 韦甘
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: Pareto最优解 遗传算法 气动优化 多目标优化
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 1243-1247
• 页数: 5页
• 字数: 4667字
• 语种: 中文

摘要

把气动性能和空间性能作为优化目标，用改进的Pareto遗传算法求解得到流线型车型和普通车型无轮车身的Pareto波阵面。通过二维车身优化算例验证，以小家族为单位进行进化的邻点交叉法、分象限外推法和单目标预测法配合使用，可以有效提高子代的分布性能和进化效果，解决三维车身气动优化中计算量过大的问题。流线型车型与普通车型的Pareto波阵面相比，在中低阻区，前者的综合性能更优秀，在高阻区则反之。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨志刚	同济大学上海地面交通工具风洞中心	223	1176	17.0	23.0
2	李启良	同济大学上海地面交通工具风洞中心	61	357	11.0	15.0
3	韦甘	同济大学上海地面交通工具风洞中心	5	24	3.0	4.0