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一种基于遗传算法和数值仿真的翼型优化方法

摘要

本发明属于翼型优化相关技术领域,其公开了一种基于遗传算法和数值仿真的翼型优化方法,该方法包括:采用由多个控制点控制型线的高阶贝塞尔曲线对翼型进行参数化描述;获得多个翼型及对应攻角;通过数值仿真获得多个翼型在对应攻角下的目标函数值;采用遗传算法对目标函数值进行排序,将目标函数值中满足预设规则的目标函数值所对应的翼型和攻角作为目标翼型和目标攻角,对目标翼型对应的控制点的坐标及目标攻角进行选择和交叉和/或变异获得优化翼型集,对优化翼型集重复数值仿真和遗传算法处理,直至目标函数值达到优化终止条件。该方法结合遗传算法和数值仿真技术可以在更大的寻优范围内获得目标函数值最优的翼型及攻角。

著录项

  • 公开/公告号CN112231836A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中科技大学;

    申请/专利号CN202011128765.5

  • 申请日2020-10-21

  • 分类号G06F30/15(20200101);G06F30/20(20200101);G06N3/12(20060101);

  • 代理机构42201 华中科技大学专利中心;

  • 代理人孔娜;李智

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2023-06-19 09:35:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-02

    授权

    发明专利权授予

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