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基于遗传算法的碟型水下滑翔机结构优化

         

摘要

以结构质量和应力作为目标函数,结构变形为约束条件,设计碟型水下滑翔机结构优化流程,采用单参数和多参数敏感度分析方法完成关键结构参数的筛选。采用拉丁超立方试验设计方法完成了对设计空间的采样布点工作,利用样本点数据创建了滑翔机结构优化的Kriging代理模型,并对Kriging代理模型进行了联合训练,使模型的拟合达到非常高的可用精度。采用NSGA-2第二代非支配排序多目标遗传算法对滑翔机进行了结构优化求解,得到了优化的Pareto前沿面最优解。优化结果显示,结构质量和应力较优化前分别降低5.57%和14.91%,文中所提方法在滑翔机结构优化设计中具有可行性。

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