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基于CFD的翼型水动力性能多目标优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
随着计算机技术的飞速发展,如何进一步发挥CFD在船舶工程优化设计中的作用,成为当前CFD应用研究的一个重点.文章通过集成CFD工具、优化算法和几何重构技术构建了基于CFD的构型水动力性能优化设计平台.以翼型作为优化对象,阻升比和尾流均匀度作为目标函数,采用Bezier曲线方法实现翼型几何表达与重构,利用DOE和NSGAⅡ算法对NACA0024翼型进行了多目标全局优化设计,获得了均匀分布的Pareto最优解集.结果表明该平台可以用于翼型水动力性能多目标优化设计.此外,文中的工作为进一步开展基于CFD的船型水动力优化设计打下了坚实的基础. 相似文献
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基于机器学习的翼型几何优化设计方法可有效避免复杂的计算流体力学数值求解过程,具有更高的计算效率。对翼型进行参数化表示,构建机器学习模型与优化算法进行学习和预测,能极大地减少翼型优化设计时间。论文开展了基于机器学习的翼型水动力性能预测和优化设计研究。运用CST方法对翼型进行参数化表示;采用XGBoost建立翼型水动力特性快速预报模型;结合机器学习方法和遗传算法,综合考虑升力系数、阻力系数和翼型表面压力系数建立优化模型,完成了某翼型的优化设计与水动力性能分析。结果表明:提出的翼型优化设计方法可获取优良翼型,对船用螺旋桨叶剖面设计优化具有重要意义。 相似文献
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基于粒子群算法的水翼剖面优化设计 总被引:1,自引:1,他引:0
水翼是船舶设计和各种水中运动装置设计的重要组成部分,在船舶海洋工程领域的应用十分广泛.采用粒子群优化算法(PSO)对三维水翼翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计.翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于面元法的流场数值解来提供.整个优化计算过程较传统的优化方法原理简单,计算量小,优化后的水翼型能较原翼型的水动力性能有明显改善.优化结果验证了粒子群优化算法结合面元法在水翼剖面优化设计中的可行性,对今后水翼剖面优化设计有一定借鉴意义。 相似文献
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通过指定沿叶剖面的压力分布或速度分布来设计翼剖面是水翼设计优化的有效途径.在给定二维水翼表面压力分布的条件下,通过已知物体表面的扰动势分布,利用格林定理,建立求解物体表面法向速度的Dirichlet型边值方程.假定一个初始剖面,通过积分得到扰动势分布,利用面元法求解方程得到法向速度.物面边界条件用于剖面的形状修正,利用迭代计算方法可达到设计目标.通过调整压力分布,可对翼型进行优化.文中对对称翼及不对称翼进行设计,并优化设计了剖面A, B和C. 相似文献
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