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为促进螺旋桨高效优化设计,结合基于NFFD技术、多输出高斯近似模型以及NSGA-Ⅱ多目标优化算法,构建一套包括螺旋桨变形重构—水动力性能快速预测—多目标优化的螺旋桨高效自动优化方法。首先,基于NFFD技术、以螺旋桨的几何参数为设计变量,实现螺旋桨三维模型的变形与重构;采用有限元数值仿真得出样本螺旋桨的水动力性能,并基于多输出高斯近似理论建立螺旋桨几何参数和水动力性能之间的近似模型。最后,结合高斯近似模型和NSGA-Ⅱ算法对KP505桨进行了多目标优化设计,验证方法应用于螺旋桨优化设计的可行性。结果表明,该方法实现了对KP505桨扭矩系数降低3.3%、效率提高2.6%的多目标优化,验证了该方法应用于螺旋桨优化设计的可行性。 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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船舶桨舵等装置均有水翼剖面组成,为了得到水动力性能更好的桨舵装置,需要对水翼进行优化设计。基于iSIGHT优化平台,采用粒子群优化算法,以保证水翼剖面升阻比和改善水翼表面压力分布为优化目标,进行多目标水翼优化。通过改变水翼剖面的拱度分布和厚度分布进行优化设计。优化后得到的最优剖面相对于原始剖面,明显增加了剖面的最小压力系数,并适当提高了升阻比,从而提高了水翼剖面的空泡性能和升力性能。因此,验证了利用多目标粒子群算法进行翼型优化设计的可行性。 相似文献
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为提高水下滑翔机的滑翔性能,引入航空领域的翼身融合布局,设计一款翼身融合水下滑 翔机.该滑翔机以类椭圆结构作为主体平面外形,剖面采用NACA0012高升力翼型.基于黏性流体计算软件FINE/Marine对该翼身融合水下滑翔机的初始外形进行数值模拟,论证该滑翔机构型具有优异的水动力性能.采用CAESES软件对翼身融合水下滑翔机进行全参数化建模,并以升阻比为优化目标,兼顾内部容积的需求.提出组合算法优化策略,设计2套算法组合的方案,并对其进行优化.优化结果表明,Sobol算法与NSGA-Ⅱ算法的组合更具优势,优化后的翼身融合滑翔机的水动力性能更优越,最大升阻比提升了 15.3%,阻力系数降低了 6.5%,升力系数提升了 7.8%,水动力综合加权值提高了15.39%,舱容提升了 18.35%,滑翔机的滑翔稳定性得到了提高.该组合优化方案为水下滑翔机的优化设计提供了新的思路. 相似文献
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粒子群算法在翼型剖面优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为设计出具有良好升阻比性能的翼型剖面,采用智能优化领域新兴的粒子群优化算法(PSO)结合面元法对翼型进行优化设计。文中给出了PSO算法的数学模型及其在翼型优化设计中的主要计算过程,并以Naca66mod翼型为原型进行设计。获取了翼型优化过程中每一步处的翼型剖面形状、翼型表面压力系数分布以及翼型的升力系数、阻力系数和最大厚度比,结果分析表明经过优化后的翼型与原型相比,具有升力系数增加,阻力系数减小这一有利的特征改变。同时采用CFD方法对两种翼型进行数值模拟计算,获得同上的结论,进而验证了PSO方法在翼型优化设计中的可行性。 相似文献