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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無(wú)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

在航空航天工程中，翼型設(shè)計(jì)是一個(gè)至關(guān)重要的領(lǐng)域。翼型的設(shè)計(jì)直接影響著飛行器的性能和穩(wěn)定性。因此，優(yōu)化翼型設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)高效飛行和降低能耗的關(guān)鍵。

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和優(yōu)化算法的發(fā)展，基于多目標(biāo)優(yōu)化的翼型設(shè)計(jì)方法得到了廣泛應(yīng)用。其中，非支配排序遺傳算法II（NSGAII）是一種常用的優(yōu)化算法，被廣泛應(yīng)用于翼型設(shè)計(jì)優(yōu)化中。

NSGAII是一種基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法。它通過(guò)將候選解按照其非支配性進(jìn)行排序，從而得到一組非支配解集。這些解集代表了不同的設(shè)計(jì)選擇，可以幫助工程師在設(shè)計(jì)過(guò)程中做出決策。

在翼型設(shè)計(jì)優(yōu)化中，NSGAII可以用來(lái)解決多個(gè)矛盾的目標(biāo)。例如，翼型的升力和阻力是兩個(gè)相互矛盾的目標(biāo)。通過(guò)使用NSGAII，工程師可以在不同的設(shè)計(jì)參數(shù)空間中搜索最優(yōu)解，以實(shí)現(xiàn)最佳的升力和阻力平衡。

為了實(shí)現(xiàn)基于NSGAII的翼型設(shè)計(jì)優(yōu)化，首先需要建立一個(gè)翼型設(shè)計(jì)模型。這個(gè)模型可以是基于數(shù)值模擬的計(jì)算流體力學(xué)（CFD）模型，也可以是基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型。無(wú)論使用哪種模型，它們都需要能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)翼型的性能。

接下來(lái)，需要確定設(shè)計(jì)參數(shù)的范圍和約束條件。設(shè)計(jì)參數(shù)可以包括翼型的幾何形狀、材料特性和流動(dòng)條件等。通過(guò)合理地選擇設(shè)計(jì)參數(shù)的范圍和約束條件，可以確保搜索的解空間是可行的。

然后，可以使用NSGAII算法來(lái)進(jìn)行翼型設(shè)計(jì)優(yōu)化。NSGAII算法的核心是通過(guò)交叉和變異操作來(lái)生成新的候選解，并使用非支配排序和擁擠度距離來(lái)選擇優(yōu)秀的解。通過(guò)多次迭代，NSGAII可以逐步收斂到一組最優(yōu)解。

最后，需要對(duì)NSGAII的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和分析?？梢允褂酶鞣N評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估不同解的性能，例如升力系數(shù)、阻力系數(shù)和升阻比等。通過(guò)對(duì)結(jié)果的分析，可以確定最佳的翼型設(shè)計(jì)。

總之，基于NSGAII的翼型設(shè)計(jì)優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜而重要的任務(wù)。它可以幫助工程師在設(shè)計(jì)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)不同目標(biāo)之間的平衡，并找到最佳的設(shè)計(jì)解。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化算法的不斷改進(jìn)，基于NSGAII的翼型設(shè)計(jì)優(yōu)化將在未來(lái)得到更廣泛的應(yīng)用。

?? 部分代碼

%程序功能：實(shí)現(xiàn)nsga2算法優(yōu)化翼型%說(shuō)明：遺傳算子為二進(jìn)制競(jìng)賽選擇，模擬二進(jìn)制交叉和多項(xiàng)式變異%----------------------------------------------------------clear allclc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%只有主程序中可以clear，其他子程序不可close allglobal name Re inc num_coords alpha_min alpha_max pp%% 算法參數(shù)設(shè)置f_num=2;%目標(biāo)函數(shù)個(gè)數(shù)x_num=12;%決策變量個(gè)數(shù)x_min=[ -1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1 ? ?-1];%決策變量的最小值x_max=[ 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1 ? ? 1];%決策變量的最大值 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%變異時(shí)生成的基因會(huì)與范圍此處比較（cross_mutation中）pop=50;%種群大小gen=5;%進(jìn)化代數(shù)pc=1;%交叉概率 ? ? ? ? %參考值為50/40/0.7pm=0.5;%變異概率yita1=2;%模擬二進(jìn)制交叉參數(shù)yita2=5;%多項(xiàng)式變異參數(shù)%% 模型參數(shù)設(shè)置name = 'opt-airfoil'; % 翼形名Re = 6000000; % 雷諾數(shù)alpha_min = 0; %攻角alpha_max = 12; %參考到14inc = 0.25; % 攻角增量num_coords = 200; %生成翼型的坐標(biāo)點(diǎn)個(gè)數(shù)（單面）

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 趙軻,高正紅,黃江濤,等.基于PCE方法的翼型不確定性分析及穩(wěn)健設(shè)計(jì)[J].力學(xué)學(xué)報(bào), 46(1)[2023-10-09].DOI:10.6052/0459-1879-13-127.

[2] 周偉.基于FFD技術(shù)的飛翼布局無(wú)人機(jī)翼型優(yōu)化研究[J].計(jì)算機(jī)仿真, 2022, 39(9):74-78.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合