客机机翼重量估算的自适应遗传算法研究

研究了大型客机机翼重量估算问题,由于飞行性能与飞机重量相关,精确估计重量可以保证飞行性能。针对传统的线性回归统计方法对机翼结构重量估算精度不高,采用新建立大型客机机翼重量估算模型,并将遗传算法应用于该机翼重量估算模型的参数优化。为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟等问题,提出了一种自适应遗传算法。自适应遗传算法改进了交叉与变异遗传算子,并引入精英保留策略,在进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率。仿真结果表明,相比标准遗传算法,自适应遗传算法收敛速度快,优化精度高,且避免了局部收敛等问题,同时能够获得全局最优的大型客机机翼重量估计。仿真结果表明:重量估计为设计提供了可靠依据。