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基于寄生模型的粒子群算法在气动优化中的应用 被引量:2
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作者 夏露 张阳 孙腾腾 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期178-184,共7页
为了解决粒子群算法(PSO)在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法中加入寄生模型,发展了一种基于寄生模型的改进粒子群算法(SPPSO)。对提出的模拟寄生算法(SP)进行了分析与验证,并将其引入到粒子群算法中,丰富了粒子之... 为了解决粒子群算法(PSO)在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法中加入寄生模型,发展了一种基于寄生模型的改进粒子群算法(SPPSO)。对提出的模拟寄生算法(SP)进行了分析与验证,并将其引入到粒子群算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得SPPSO算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将SP及SPPSO算法应用于翼型的气动优化设计中,取得了良好的效果,从而表明提出的算法准确有效,具有良好的实用性。 展开更多
关键词 空气动力学 阻力系数 全局优化 粒子群算法 寄生模型 模拟寄生算法 翼型气动优化设计 攻角 压力分布 雷诺数 数值方法的收敛性 有效性
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