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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
997.
以某肥大型船为研究对象,系列变化其尾部线型,然后利用荷兰MARIN水池开发的粘流计算软件PARNASSOS计算尾部流场,分析粘性阻力和伴流场随线型的变化规律,总结了肥大型船尾部优化时要注意的问题。 相似文献
998.
本文针对BP(Back Propagation)神经网络在控制系统应用中存在的一些诸如收敛速度慢、局部极小点等不足,提出了附加动量法以及自适应的学习速率法等算法,并对该算法的原理模型以及工作流程进行了研究和设计,同时对该算法在PID自适应控制系统中应用进行了改进和优化. 相似文献
999.
1000.
长江危险品船舶交通事故应急资源优化配置研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对长江危险品船舶交通事故应急资源配置中存在的问题和自身特点,从应急系统中应急资源的投入产出的整体相对效率考虑,运用数据包络分析(DEA)对长江危险品交通事故应急资源配置效率进行评价,在此基础上,用神经网络对评价所得数据进行训练,并对生成方案的效果进行预测,从而获得全局最优的危险品交通事故应急资源优化配置方案,为目前长江危险品船舶交通事故应急资源的科学配置提供了重要的参考依据。 相似文献