2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、飛行器設(shè)計是綜合多個學(xué)科領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)工程,在初步方案設(shè)計階段,需要根據(jù)設(shè)計目標(biāo),構(gòu)造合理的優(yōu)化模型,應(yīng)用有效的工程數(shù)值計算方法、優(yōu)化計算方法和決策方法,完成飛行器總體參數(shù)優(yōu)化設(shè)計,提供滿足設(shè)計要求的優(yōu)化方案,為進一步的詳細(xì)設(shè)計奠定基礎(chǔ)。 穩(wěn)定高效的優(yōu)化計算方法是飛行器總體參數(shù)設(shè)計的有力工具。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法計算效率較高,但是對設(shè)計問題的數(shù)學(xué)模型依賴很大,其單點搜索方式很難確保獲得全局最優(yōu)解。相比之下,進化算法對設(shè)計問題的數(shù)學(xué)模

2、型要求較低,適用范圍較廣,其群體搜索模式提供了信息共享機制,使搜索效率得到提高。因此,進化算法適于解決飛行器總體參數(shù)優(yōu)化問題。 本文建立了飛行器總體參數(shù)優(yōu)化設(shè)計框架,歸納了飛機總體參數(shù)設(shè)計需要的工程計算方法、優(yōu)化計算方法和多目標(biāo)決策方法。 為了探求有效的優(yōu)化計算方法,深入研究了進化算法的一個新的分支——粒子群優(yōu)化算法。在分析算法原理和收斂性的基礎(chǔ)上,將其與遺傳算法進行了比較??梢园l(fā)現(xiàn),該算法依靠基于群體信息共享的智能

3、進化,使搜索過程緊跟當(dāng)前的優(yōu)勢個體,因而計算效率比較高。為了加快算法收斂速度和保持群體多樣性、提高局部搜索能力,構(gòu)造了幾種改進的粒子群優(yōu)化算法。通過求解數(shù)值測試函數(shù)優(yōu)化、桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化和機翼結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題,驗證了粒子群優(yōu)化算法是一種魯棒、高效的優(yōu)化計算方法,適于求解復(fù)雜工程優(yōu)化問題。 對于多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計,通常希望能夠得到具有穩(wěn)態(tài)和均勻性的多目標(biāo)優(yōu)化非劣解集,使設(shè)計者對可能的設(shè)計方案有全面的認(rèn)識,以便更好地進行權(quán)衡、折衷和決策,提高

4、設(shè)計效率。將粒子群優(yōu)化算法拓展到多目標(biāo)設(shè)計優(yōu)化,為了提高算法的搜索效率,保持非劣解集的多樣性,并盡可能使其分布更加廣泛,構(gòu)造了穩(wěn)定高效的新算法——基于小生境技術(shù)的模擬退火-多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法。應(yīng)用該算法求解了多目標(biāo)數(shù)值優(yōu)化問題,并求解了可重復(fù)使用運載器機翼外形多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計模型的非劣解集。 實際工程設(shè)計問題與設(shè)計者的經(jīng)驗和偏好緊密相連。物理規(guī)劃方法根據(jù)設(shè)計者對設(shè)計目標(biāo)不同程度的期望值,構(gòu)造偏好函數(shù),將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成單目

5、標(biāo)優(yōu)化問題,求得反映設(shè)計者偏好的非劣解,為多目標(biāo)決策提供了有效手段。通過均勻調(diào)整偏好設(shè)置,實現(xiàn)了應(yīng)用物理規(guī)劃方法求解多目標(biāo)優(yōu)化非劣解集的方法。通過建立決策矩陣,指導(dǎo)偏好設(shè)置,發(fā)展了新的交互式物理規(guī)劃方法,使設(shè)計過程緊跟設(shè)計者的意圖。應(yīng)用物理規(guī)劃方法,求解了多目標(biāo)數(shù)值優(yōu)化模型的非劣解,求解了民用飛機總體方案多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計模型的非劣解。應(yīng)用交互式物理規(guī)劃方法,求解了吸氣式高超聲速飛行器前體/進氣道布局多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題。在飛行器總體參數(shù)優(yōu)化

6、設(shè)計框架下,將前述的進化算法和多目標(biāo)決策方法應(yīng)用于飛行器氣動布局優(yōu)化設(shè)計。提出了一種新的翼身融合的滑翔式高超聲速飛行器布局方案。應(yīng)用基于二次曲線的模線設(shè)計方法,完成了飛行器外形的參數(shù)化建模;應(yīng)用基于牛頓流理論的高超聲速氣動特性估算方法,對飛行器進行氣動特性計算,并且進行了簡化的二維平面內(nèi)的飛行軌跡仿真和優(yōu)化;以升阻比和體積效率最大化為設(shè)計目標(biāo),縱向靜穩(wěn)定性為約束,建立了飛行器氣動布局多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計模型,應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法、多目標(biāo)粒子群優(yōu)

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