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An Efficient Aerodynamic Optimization Method using a Genetic Algorithm and a Surrogate Model

机译:基于遗传算法和代理模型的高效气动优化方法

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摘要

A reliable method is presented for robust estimation of the expensive objective functions in single objective optimization algorithm. Multi Layer Perceptron Neural Net (NN) is successfully implemented for evaluating computationally expensive aerodynamic objective functions while the normal distribution concept is applied to determine the parts of the design space which are trained to the NN. Detecting these parts, NN is successfully implemented for evaluating computationally expensive aerodynamic objective functions in design optimization of airfoil shape at viscous transonic flow conditions. This approach, results in more precise NN estimation while decreasing the NN requirements. The accuracy and efficiency of the method is validated with simple Genetic Algorithm. The total number of flow solver calling is noticeably reduced through using this technique, which in turn reduces the total time without deteriorating the optimization algorithm.
机译:提出了一种可靠的方法,可以在单目标优化算法中可靠地估算昂贵的目标函数。多层感知器神经网络(NN)成功地实现了评估计算上昂贵的空气动力学目标函数的功能,而正态分布概念被应用于确定设计空间中受NN训练的部分。通过检测这些零件,NN成功地用于评估在粘性跨音速流动条件下的机翼形状设计优化中计算昂贵的空气动力学目标函数。这种方法可在降低NN要求的同时,实现更精确的NN估计。通过简单的遗传算法验证了该方法的准确性和有效性。使用此技术可显着减少流求解器调用的总数,从而减少总时间,而不会降低优化算法的效率。

著录项

  • 作者

    Shahrokhi A.; Jahangirian A.;

  • 作者单位
  • 年度 2007
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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