【优化求解】基于遗传算法优化PARSEC 方法的翼型形状附matlab代码

简介: 【优化求解】基于遗传算法优化PARSEC 方法的翼型形状附matlab代码

 1 内容介绍

的快和市场竞争的日益烈,导致人对飞效率、飞行和气动性能等方面的要求越高,使飞行的设计程面临着更大的挑战。因此,对飞行动外形方法分析和研究,获得更要求的形,将是飞行计的重节。作为飞必不要组,机翼能飞机以及动作需的力,同时一定其安定性和的作[1]。而翼的要素,翼型的设计对飞器的运输效率、飞行品气动性能方面的影响。世界上的许多国家世纪中期就有了自己翼型系列,而我国是在80年代以后专家的不断才终出了能够与世上的先相媲土化列翼型,且经过实践的检验,证翼型升阻力、升力以及失速迎角等具有明显优。¥尽管存在各样的系列,并多国家都立了自己的翼型数,但并不在也不可能用于任何气流飞行状态,且合人的某超级翼型。所以开展型的,往要先明确飞的功能和用途、工作环境以及,然库中挑致符这些要求的优良翼作为基准型,通过不断修翼型的形最获得满足设求的理想翼型。比如多高'亚声速飞机以飞机用改后的NCA6系列流翼型;第五代线客用修型后的临界翼型。如果修翼型还是不能到预期目标,就需要新设计翼型的外形。比如全球”军用无人抑或是F-22隐身战斗机等,它们都采用有的翼型,而是通过专门的设计获得、结构、隐身等方面的高能翼型。而图1.1为NASA(NtionlAericsandSpaceAinistion)提出的关于未来机的构想,该飞能够周围气流的变化,并及时变为种变的形状,从如鸟在天空上自在翔。综上,研翼型外形,探索其设计法,研制出高性能的翼型常重要必要的

2 仿真代码

%initial individual

close all

clc

clear all

% p0=[0.0155 0.296632 0.060015 -0.4515 0.296632 -0.06055 0.453 0 0.001260 0 7.36]; %%NACA 0012

p0=[0.0216 0.3445 0.07912 -0.6448 0.17 -0.033797 0.6748 0 0 0 0];  %%NACA 2411

range=[0.0015 0.025 0.015 -0.01 0.02 -0.015 0.075 0 0 -0.175 0.05];

%range=[0.02 0.023 0.32 0.37 0.077 0.08 -0.63 -0.65 0.15 0.19 -0.02 -0.05 0.6 0.75 0 0 0 0 -4.55 -4.9 15 15.1];

%Solver parameters

Npanel=200;

uinf=1;

AOA=5*pi/180;

genNo=20;       %number of generations

%Genetic solution

[cloriginal,clfittest,fittest]=GAairfoil(genNo,p0,range,uinf,AOA,Npanel);

%ploting and graphing

fprintf(' Original   Cl= %f \n Optimized  Cl= %f \n',cloriginal,clfittest)

figure

graphCl(fittest,Npanel,uinf,5,'k');

graphCl(p0,Npanel,uinf,5,'r');

legend('Optimized','original')

xlabel('AOA')

ylabel('Cl')

line([-100 100],[0,0],'color','k','LineWidth',1)

line([0,0],[-10 10],'color','k','LineWidth',1)

title('Coeffecient of lift vs. Angle of attack')

grid on

3 运行结果

image.gif编辑

image.gif编辑

4 参考文献

[1]方静. 基于遗传算法的翼型优化[D]. 哈尔滨工程大学, 2007.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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