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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
1
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。
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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
下载PDF
职称材料
题名
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
1
作者
夏露
张阳
孙腾腾
机构
西北工业大学航空学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金(11172242)资助
文摘
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。
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
Keywords
aerodynamics
drag coefficient
global optimization
particle swarm optimization(PSO)
SP(Simulated Parasitic)
sppso algorithm
airfo
分类号
V211.4 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于寄生模型的粒子群算法在气动优化中的应用
夏露
张阳
孙腾腾
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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职称材料
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