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文檔簡介
1、本文基于Kriging代理模型，就氣動外形優(yōu)化設計中EGO全局優(yōu)化算法相關的問題進行了研究。先將算法涉及的遺傳算法進行了自適應改造，結合自適應多點交叉、自適應交叉率和變異率，發(fā)展了考慮生存壓力的自適應遺傳算法(AGA)；接著，結合Kriging代理模型的構建，研究了 Kriging代理模型中超參數(shù)取值與模型非線性度的關系；在此基礎上，結合最佳改善期望函數(shù)EI，研究了基于Kriging代理模型的EGO全局優(yōu)化算法，重點探討了算法的并行性和
2、多點更新策略，開發(fā)了基于多點更新策略的并行 EGO算法計算程序，并把該程序集成到開發(fā)的基于API函數(shù)庫的自動化工作平臺。最后，應用本文發(fā)展的AGA和并行EGO算法，先對一個跨音速翼型進行了阻力系數(shù)極小化設計，結果顯示，優(yōu)化后翼型的阻力系數(shù)降低了16.23％，減阻效果明顯；接著，對用于控制大攻角翼型失速特性的流動偏轉器進行了優(yōu)化設計，結果相比于干凈翼型，上翼面流動分離得到了有效控制，其失速攻角推遲了將近7度?？傮w上，函數(shù)驗證和氣動外形優(yōu)化
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