【摘 要】
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外形优化设计常见于工业制造领域,传统的方法是通过大量的物理实验来解决,这是一项非常耗时且资源需求量很大的任务。随着高性能计算机的普遍应用,高效数值仿真为优化设计提
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外形优化设计常见于工业制造领域,传统的方法是通过大量的物理实验来解决,这是一项非常耗时且资源需求量很大的任务。随着高性能计算机的普遍应用,高效数值仿真为优化设计提供了极大的便利。这些问题通常涉及三个主要应用程序的交互:实体建模器,多物理场求解器和优化器。提出了一套完全基于开源软件工具的外形优化工作流程,它具有较强的容错能力、各环节软件无关性、支持高效大规模作业并行计算、高度自动化等特点。通过翼型外形优化来验证该系统的可用性和灵活性。优化过程:在外形参数变量的影响下,首先进行参数学习建立样本库,然后通过kriging插值构建代理模型,最后利用多目标遗传算法寻优获得性能最优的翼型几何外形。结果表明:所提出的优化设计流程对翼型外形设计以及性能的提高有显著影响。
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