基于遺傳算法的燃氣渦輪發(fā)動機循環(huán)優(yōu)化.pdf

1、遺傳算法(GeneticAlgorithms簡寫GA)是用于優(yōu)化問題的新的有用的工具，其運用了自然界中“優(yōu)勝劣汰”的法則，并且在可能的解空間上形成多點逼近的評價工具。遺傳算法在收斂性、結(jié)構化、對優(yōu)化目標函數(shù)無要求等方面的優(yōu)點使他能夠有效的運用在發(fā)動機的設計工作中。 論文的工作包括：編寫了標準遺傳算法計算程序，針對發(fā)動機循環(huán)分析對計算效率的要求，對標準遺傳算法作了相應的改進；在運算基礎上，驗證不同的遺傳算法的遺傳算子(選擇、繁殖

2、、變異等)值對優(yōu)化結(jié)果的影響，提供了一組適合發(fā)動機循環(huán)分析的遺傳算法參數(shù)值；在以上基礎上，用面向?qū)ο蟮脑O計方法建立了優(yōu)化設計的控制模塊，采用調(diào)用遺傳算法模塊和發(fā)動機循環(huán)分析計算模塊的輸入、輸出和執(zhí)行文件的方式，解決了算法在不同發(fā)動機循環(huán)分析計算中的通用化的問題，同時，具有算法的可擴充性(加入其他算法)和發(fā)動機設計中的相關優(yōu)化問題(尺寸、重量設計和飛機/發(fā)動機一體化設計)的可擴展能力，具備了通用優(yōu)化軟件的基本構架。 最后給出了針