【摘 要】
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遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率，本文将遗传算法进行改进并与神经网络算法相结合，建立了基于神经网络和遗传算法的翼型气动优化设计方法。采用三次B样条曲线分别拟合翼型吸、压力面型线，应用均匀设计方法安排神经网络的取样，结合二维翼型流场计算程序生成神经网络所需的训练样本。选取样条曲线控制点权系数作为优化变量，以翼型升阻比和翼型面积变化率为优化
【机 构】
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西北工业大学动力与能源学院,西安710072 西北工业大学先进伺服技术研发中心,西安710072
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遗传算法的缺点在于计算过多的目标函数适应值而增加了优化设计的计算量。为了提高遗传算法的优化效率，本文将遗传算法进行改进并与神经网络算法相结合，建立了基于神经网络和遗传算法的翼型气动优化设计方法。采用三次B样条曲线分别拟合翼型吸、压力面型线，应用均匀设计方法安排神经网络的取样，结合二维翼型流场计算程序生成神经网络所需的训练样本。选取样条曲线控制点权系数作为优化变量，以翼型升阻比和翼型面积变化率为优化目标，对某设计翼型进行优化设计。算例表明：该优化方法稳定，设计质量好，效率比单纯遗传算法有很大提高，在工程中有较大的应用价值。
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