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🔥 内容介绍
多年来，各技术领域的优化方法研究已持续多年。最常见的通用方法是梯度计算。梯度法的可靠性和成功率通常需要规则的状态空间，且成本函数可能具有多个局部极小值。然而，梯度法会收敛到第一个找到的极小值，其特征是成本函数值与绝对极小值相比处于中等水平。为降低飞机燃油消耗，需提升飞机及其部件的效率。特别是机翼或翼型在提升飞机性能中起着关键作用。翼型设计直接影响阻力系数和升力系数，进而影响飞机的空气动力学性能。通常采用CFD模型模拟翼型周围的气流，通过优化算法（如单纯形法、梯度法等）来最小化空气动力学成本函数（通常为升阻比）。与传统形状优化方法不同，直接方程被用于生成初始翼型。本研究将专注于利用非线性规划求解器和遗传算法优化翼型的几何形状与面积。
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
function a=parsec(p)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%555
% This function determines a=[a1, a2, ...an] to solve the airfoil polynomial.
% Zn=an(p)*X^(n-1/2), where n is the number of coordinates for the upper or
% lower surface.
%
% Input is a vector of PARSEC parameters p=[p1, p2, ...pn] where
% p1=rle
% p2=Xup
% p3=Yup
% p4=YXXup
% p5=Xlow
% p6=Ylow
% p7=YXXlow
% p8=yte
% p9=delta yte (t.e. thickness)
% p10=alpha te
% p11=beta te
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5
c1=[1,1,1,1,1,1];
c2=[p(2)^(1/2),p(2)^(3/2),p(2)^(5/2),p(2)^(7/2),p(2)^(9/2),p(2)^(11/2)];
c3=[1/2, 3/2, 5/2, 7/2, 9/2, 11/2];
c4=[(1/2)p(2)^(-1/2), (3/2)p(2)^(1/2),(5/2)*p(2)^(3/2),(7/2)...
*p(2)^(5/2),(9/2)*p(2)^(7/2),(11/2)*p(2)^(9/2)];
c5=[(-1/4)p(2)^(-3/2),(3/4)p(2)^(-1/2),(15/4)*p(2)^(1/2),(35/4)...
*p(2)^(3/2),(53/4)*p(2)^(5/2),(99/4)*p(2)^(7/2)];
c6=[1,0,0,0,0,0];
Cup=[c1; c2; c3; c4; c5; c6];
c7=[1,1,1,1,1,1];
c8=[p(5)^(1/2),p(5)^(3/2),p(5)^(5/2),p(5)^(7/2),p(5)^(9/2),p(5)^(11/2)];
c9=[1/2, 3/2, 5/2, 7/2, 9/2, 11/2];
c10=[(1/2)p(5)^(-1/2), (3/2)p(5)^(1/2),(5/2)*p(5)^(3/2),(7/2)...
*p(5)^(5/2),(9/2)*p(5)^(7/2),(11/2)*p(5)^(9/2)];
c11=[(-1/4)p(5)^(-3/2),(3/4)p(5)^(-1/2),(15/4)*p(5)^(1/2),(35/4)...
*p(5)^(3/2),(53/4)*p(5)^(5/2),(99/4)*p(5)^(7/2)];
c12=[0,0,0,0,0,1];
Clo=[c7; c8; c9; c10; c11; c12];
bup=[p(8)+p(9)/2;p(3);tand(p(10)-p(11)/2);0;p(4);(sqrt(2*p(1)))];
blo=[p(8)+p(9)/2;p(6);tand(p(10)-p(11)/2);0;p(7);(sqrt(2*p(1)))];
aup=linsolve(Cup,bup);
alower=linsolve(Clo,blo);
a(:,1)=aup;
a(7:12,1)=alower;
end
🔗 参考文献
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🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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