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混合遗传算法的研究及其在压气机叶型优化设计中的应用
  • ISSN号:1000-6893
  • 期刊名称:《航空学报》
  • 时间:0
  • 分类:V231.3[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程;航空宇航科学技术]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学,能源与动力工程学院,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金(50136010,50076001)资助项目
中文摘要:

对混合遗传算法进行了初步研究,并以此为基础建立了压气机叶型优化设计平台.在遗传算法中引入模拟退火算法,增强了算法的局部寻优能力,提高了运行效率和优化质量.为维护群体的多样性,保证寻优的收敛,选择概率和交叉概率的设计可以随个体适应度和进化阶段的不同而自适应变化.二维叶型定义采用的是Bezier函数参数化定义方法.该方法可以较好的拟合叶型曲面,并通过少数控制点的调节灵活有效的修正叶型形面.对某压气机二维叶型的正问题数值优化结果表明本研究所建立的优化设计平台具有高效、可靠性好的特点.

英文摘要:

A preliminary research is carried out in the genetic simulated annealing algorithm and a numerical optimization platform is developed based on the hybrid genetic algorithm. The introduction of simulated annealing into genetic algorithm notably improves the efficiency and capability of optimization. The adaptive crosser and mutation operators are devised to maintain the variety of population and to ensure the convergence of algo rithm. Having few control points, but allowing flexible manipulation, the Bezier representation is chosen to describe the two-dimensional compressor blade elements. The numerical optimization results show that the proposed numerical optimization platform works well with reasonable efficiency and robustness.

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期刊信息
  • 《航空学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国航空学会
  • 主编:孙晓峰
  • 地址:北京海淀区学院路37号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:hkxb@buaa.edu.cn
  • 电话:010-82317058 82318016
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6893
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1929/V
  • 邮发代号:82-148
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24676