张欣
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：西北工业大学航空学院更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 基于全局灵敏度分析方法的气动设计研究被引量：5
- 2018年
- 针对气动设计中遇到的具有大规模设计变量的优化设计工程,造成优化搜索难度大,计算代价高等问题,提出了一种基于全局灵敏度分析方法的分层优化设计方法。即选取M-OAT方法对设计变量进行全局灵敏度分析,根据灵敏度信息对设计变量进行分层,随后分别对各层设计变量进行优化。对翼型及机翼进行分层优化设计之后,与普通全参数优化设计系统相比,建立的分层优化系统可以在单次优化过程中有效减小设计变量的数目,减小优化搜索的难度,加快优化收敛速度,同时也能获得较好的优化结果。
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- 关键词：气动设计
- 飞翼布局翼型气动隐身综合设计被引量：7
- 2017年
- 针对飞翼布局翼型气动隐身综合设计问题,开展基于飞翼布局内外翼不同设计要求的翼型气动隐身综合优化研究。采用改进后的Hicks-Henne参数化方法实现翼型的参数化表达;分别采用基于雷诺平均N-S方程求解的计算流体力学方法及物理光学法和增量长度绕射系数法为基础的RCS分析方法计算翼型的气动、隐身性能;选择分层交换差分粒子群算法进行综合寻优设计研究。优化后的翼型兼顾了气动与隐身的要求,其综合性能优于原始翼型,满足飞翼布局的设计要求。结果表明该方法具有较好的实用性。
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- 关键词：攻角粒子群算法隐身技术湍流模型隐身
- 基于粒子群和人工蜂群混合算法的气动优化设计被引量：2
- 2017年
- 现代启发式智能算法存在全局与局部搜索能力的平衡问题,针对此问题,采用双种群进化策略和信息交流机制,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的新型混合优化算法——MABCPSO,并分别进行函数测试和翼型的气动优化设计验证。结果表明:MABCPSO新型混合优化算法具有更好的寻优能力,相比粒子群算法和人工蜂群算法,该算法能以更少的进化代数分别提高1.7%和2.2%的减阻效果。
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- 关键词：粒子群算法人工蜂群算法混合算法气动优化设计
