基于非劣解排序遗传算法的航空煤油燃烧特性数值模拟分析

采用非劣解排序遗传算法对已有的航空煤油化学反应动力学机理进行优化。同时,通过引入醇类及苯类替代燃料,调整替代燃料组合比例,尝试模拟分析不同航空煤油的燃烧特性。将不同组合的替代燃料模拟结果与实际航空煤油实验燃烧数据进行对比分析,可知低比例正烷烃、高比例异构烃、配合部分芳香烃以及微量含氧物质能够较好地反映部分航空煤油着火特性。最终,本研究得到的替代燃料组合由摩尔占比分别为25%的正十六烷(C16H34)、50%的异十六烷(IC16H34)、20%的甲苯(C7H8)和5%的正戊醇(C5H11OH)组成,该骨架机理仅包含102个物质和302个基元反应,能够准确描述6种不同航空煤油的燃烧特性。

基于多目标遗传算法和主成分分析的船型主尺度论证

为了解决船舶方案设计中面临的方案生成和决策问题,引入多目标遗传算法和综合评价方法,将船舶主尺度确定转换为多目标优化和决策评价问题,使用第二代快速非劣解排序的多目标遗传算法(NSGA II),在一个迭代周期获得多个可行解,采用主成分分析方法对备选解进行综合评价,按照主成分得分给出比较排序。以一艘水面船舶在概念设计阶段的船型主尺度论证为例,数值结果表明所采用的方法是可行的且具有较好的适应性。