✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
在航空航天领域,翼型的气动性能对飞行器的效率、航程和稳定性起着决定性作用。升阻比作为衡量翼型气动性能的关键指标,其优化是提升飞行器性能的核心任务之一。遗传算法(GA)和模拟退火(SA)作为经典的全局优化算法,与神经网络及无导数算法相结合,为翼型升阻比优化提供了强大的技术手段。本文将深入探讨基于这些算法的翼型优化方法。
一、翼型优化基础原理
(一)翼型参数化表示
翼型的几何形状决定其气动性能,准确的参数化表示是翼型优化的基础。常见的参数化方法有 NURBS(非均匀有理 B 样条)曲线、 Hicks - Henne 形状函数等 。NURBS 曲线通过控制点和权重参数能够灵活地描述复杂的翼型形状,且具有良好的几何连续性;Hicks - Henne 形状函数则通过一系列正弦函数的叠加来表示翼型的扰动量,方便对翼型局部形状进行调整。通过合理选择参数化方法,将翼型的几何形状转化为可优化的参数集合,为后续算法优化提供输入。
(二)升阻比计算与评估
升阻比是翼型升力系数与阻力系数的比值,准确计算升阻比是优化的关键。目前,主要通过计算流体力学(CFD)方法和实验测量来获取翼型的升力系数和阻力系数 。CFD 方法基于 Navier - Stokes 方程,通过数值求解流场,能够精确计算不同工况下翼型的气动系数,但计算复杂度高、耗时较长;实验测量则通过风洞实验直接获取翼型的气动性能数据,具有较高的准确性,但成本高、实验周期长且受实验条件限制。在实际优化过程中,常结合两者优势,利用 CFD 进行初步计算筛选,再通过实验进行验证和精细调整。
二、遗传算法(GA)与模拟退火(SA)算法原理
(一)遗传算法(GA)
遗传算法模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制,通过编码、初始化种群、适应度函数计算、选择、交叉和变异等操作,在解空间中搜索最优解 。在翼型优化中,将翼型参数编码为染色体,初始种群包含多个随机生成的翼型参数组合;适应度函数根据升阻比定义,升阻比越高,个体适应度越高;选择操作依据适应度值从种群中挑选个体进入下一代;交叉和变异操作则引入新的基因组合,增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。
(二)模拟退火(SA)算法
模拟退火算法源于固体退火原理,通过控制温度参数模拟物质从高温到低温的退火过程,在搜索过程中以一定概率接受较差解,从而跳出局部最优 。在翼型优化时,以当前翼型参数为初始解,计算其升阻比作为能量值;在搜索过程中,生成新的翼型参数解并计算能量差,若新解能量更低则直接接受,若更高则以一定概率接受,该概率随温度降低而减小。随着温度逐渐下降,算法最终收敛到全局最优或近似全局最优解。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇