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《西北工业大学》 2007年
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基于神经网络的翼型优化设计方法研究

朱莉  
【摘要】:针对现阶段气动优化设计工作中,气动特性的高可信度要求与巨大计算量之间的矛盾,本文采用神经网络建立适用于翼型气动优化设计问题的气动特性分析模型,并将其与遗传搜索算法相结合,构建一种基于神经网络的翼型气动优化设计方法。该方法的目的是获得高可信度的设计结果,同时通过用神经网络模型代替求解控制方程的流场数值方法进行气动分析,来减小计算量,提高优化设计效率。 本文主要完成了以下几方面的工作: 1 学习神经网络相关理论,研究误差反向传播神经网络各个要素(例如网络层次结构、神经元激活函数、训练样本集等)对网络非线性映射性能的影响,为下面建立气动分析模型奠定基础。 2 根据翼型气动外形优化设计的特点,结合上面积累的经验,利用神经网络建模方法,建立了满足气动外形优化设计中对气动特性计算的高可靠性与高效率要求的气动特性计算神经网络模型,在优化过程中,利用该模型可以代替求解N-S方程的流场数值计算方法求解气动特性。在此基础上,将该模型与遗传算法相结合,构建一个基于神经网络的翼型气动优化设计方法。 3 用上述基于神经网络的翼型气动优化设计方法以几个典型翼型为基准翼型进行气动优化设计,证明了该方法能够获得高可信度的设计结果,并有效减小了计算量,提高了优化设计的效率。
【关键词】:神经网络 遗传算法 气动优化设计
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:V224
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-5
  • 目录5-7
  • 第一章 绪论7-13
  • §1.1 飞行器气动优化设计7-9
  • §1.2 人工神经网络的发展与应用9-10
  • §1.3 本文的研究内容10-13
  • 第二章 神经网络理论13-37
  • §2.1 生物神经网络13-14
  • §2.2 人工神经网络模型14-19
  • §2.2.1 MP模型14
  • §2.2.2 一般神经元模型14-16
  • §2.2.3 常用的激活函数16-17
  • §2.2.4 神经网络的分类17
  • §2.2.5 学习规则17-19
  • §2.3 BP神经网络的算法19-25
  • §2.4 BP网络特性分析25-37
  • §2.4.1 网络结构对神经网络性能的影响26-32
  • §2.4.2 样本量对神经网络性能的影响32-34
  • §2.4.3 多维问题的应用34-37
  • 第三章 流场求解方法37-47
  • §3.1 引言37
  • §3.2 控制方程37-39
  • §3.3 空间离散方法39-43
  • §3.3.1 有限体积法39-40
  • §3.3.2 人工粘性40
  • §3.3.3 边界条件40-43
  • §3.4 时间推进方法43-45
  • §3.4.1 五步Runge-Kutta方法43-44
  • §3.4.2 加速收敛措施44-45
  • §3.5 湍流模型45-47
  • 第四章 优化搜索算法47-57
  • §4.1 优化搜索算法47-48
  • §4.2 遗传算法的基本原理48-51
  • §4.2.1 模式定理49-50
  • §4.2.2 积木块假设50-51
  • §4.2.3 收敛性51
  • §4.2.4 隐蚱行悱51
  • §4.3 遗传算法的优化机理及基本模型51-57
  • §4.3.1 优化机理51-52
  • §4.3.2 遗传算法基本模型52-57
  • 第五章 翼型气动优化设计方法57-71
  • §5.1 翼型参数化57-60
  • §5.2 翼型气动优化设计方法60-63
  • §5.3 算例及结果分析63-71
  • §5.3.1 以NACA0012翼型为基准翼型的气动优化设计63-66
  • §5.3.2 以RAE2822翼型为基准翼型的气动优化设计66-71
  • 第六章 总结与展望71-73
  • 参考文献73-77
  • 致谢77-79
  • 攻读硕士期间发表的论文79-80

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