高效粒子群算法研究及飞翼无人机气动隐身优化设计

论文摘要

飞行器气动隐身多目标优化设计存在计算代价过大的问题,亟需一种高效的优化设计方法来解决此类问题。以某型无人机为设计对象,采用自由曲面变形（FFD）方法实现飞翼布局的参数化表达,分别采用基于雷诺平均N-S方程的计算流体力学方法、大面元物理光学法和一致性几何绕射理论相互配合来计算边缘绕射场的RCS,进而计算飞翼布局无人机的气动、隐身性能;选择结合基于动态超体积期望改善（EHVI）加点的动态Kriging代理模型与ASMOPSO算法的高效多目标粒子群算法对飞翼布局无人机进行综合寻优设计。在较少地调用真实目标函数的情况下,获得了比较优秀的Pareto前沿,表明优化后的飞翼布局无人机在气动及隐身方面均优于原始构型。

论文目录

• 0 引 言
• 1 高效多目标粒子群算法
•   1.1 多目标优化问题
•   1.2 多目标粒子群优化算法
•   1.3 基于Kriging模型的EHVI加点准则
•   1.4 约束的处理
•   1.5 基于EHVI的多目标粒子群算法
• 2 气动隐身多目标优化设计
•   2.1 优化模型的建立
•   2.2 计算网格及仿真计算方法
•   2.3 参数化方法
•   2.4 优化过程及优化结果分析
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 樊华羽,詹浩,程诗信,米百刚,姚会勤

关键词: 飞翼布局无人机,加点,优化算法,气动隐身多目标优化

来源: 航空工程进展 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程

单位: 西北工业大学航空学院,清华大学航天航空学院

分类号: V279;V218

DOI: 10.16615/j.cnki.1674-8190.2019.06.001

页码: 735-743

总页数: 9

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