基于改进并行DE算法的飞行器气动外形优化设计方法技术

本发明专利技术是一种基于改进并行DE算法的飞行器气动外形优化设计方法，用于飞行器气动外形优化设计。本发明专利技术在模式池中集成不同的DE算法模式，扩展了DE模式选择范围，还新增一种动态参数的模式，该模式可对大范围的未知解空间进行更为有效地搜索。在迭代过程中，经过变异操作和交叉操作产生测试向量；把种群中个体编码还原为对应飞行器外形，将CFD计算分析过程引入个体适应度评价阶段，作为对新一代个体进行选择的依据，使得设计结果分析过程与参数修改过程有效结合，缩短了设计周期；经选择操作产生子代群体。鉴于飞行器气动外形设计过程计算量大的特点，本发明专利技术引入了并行计算机制，从而大大降低算法运行时间，提高设计效率。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术是一种基于改进并行DE算法的飞行器气动外形优化设计方法，用于飞行器气动外形优化设计。本专利技术在模式池中集成不同的DE算法模式，扩展了DE模式选择范围，还新增一种动态参数的模式，该模式可对大范围的未知解空间进行更为有效地搜索。在迭代过程中，经过变异操作和交叉操作产生测试向量；把种群中个体编码还原为对应飞行器外形，将CFD计算分析过程引入个体适应度评价阶段，作为对新一代个体进行选择的依据，使得设计结果分析过程与参数修改过程有效结合，缩短了设计周期；经选择操作产生子代群体。鉴于飞行器气动外形设计过程计算量大的特点，本专利技术引入了并行计算机制，从而大大降低算法运行时间，提高设计效率。【专利说明】基于改进并行DE算法的飞行器气动外形优化设计方法
本专利技术涉及飞行器气动外形优化设计
，以及计算机仿真与优化
，具体涉及一种基于改进的并行DE (Differential Evolution,差分进化)算法进行飞行器气动外形优化设计的方法。
技术介绍
设计性能优良的气动外形对于整个飞行器设计的重要性是不言而喻的。传统的飞行器气动外形设计方法以风洞试验或者CFD分析结果为基础，多以依赖经验的“Cut and Try试凑法”为主。当今要求的飞行器性能指标越来越高、指标的越来越多，对这些传统气动设计方式和手段提出了严峻挑战。首先，传统设计方法主要根据经验或大量的风动试验，通过人工试凑与反复修正完成设计。即使引入CFD分析与计算，也多用来对设计方案进行评估，以减少风洞试验量，为人工修正设计方法提供更多参考。其次，人工试凑与修正无法定量掌握其对整个流场及其气动力特性的影响，使得传统设计方式和设计手段难以实现多学科、多目标、多约束气动外形设计的要求。随着计算机技术以及计算流体力学的发展，在飞行器气动外形设计过程中，越来越多地采用优化设计方法以获得性能更好的飞行器外形。一方面，采用气动外形优化设计可以比采用传统方法获得更好的气动外形，提高飞行器设计质量的同时缩短设计周期，提高效率，从而节约成本；另一方面，随着对飞行器性能要求的增加，飞行器设计过程中所面临的矛盾越来越多，难度也越来越大，利用外形优化设计方法，有助于在这些复杂约束条件下得到良好的设计结果。也正因为如此，气动外形优化设计方法受到了高度重视，新方法也层出不穷。概括地说，这些方法可以分成两类，即基于梯度信息的优化设计方法和基于进化算法的优化设计方法。前者需要准确地确定并有效地利用目标函数随设计变量变化的梯度信息，显然，这在有时候是很不方便的。而基于进化算法的优化设计方法，相对而言求解过程与具体问题的耦合性较弱，因而通用性较强，且设计具有良好的全局优化特性，因而该类方法的应用越来越广泛。进化算法有很多分支，每个分支又有诸多变形。差分进化(DifferentialEvolution,DE)算法就是其中的一种基于群体进化的算法。它能够通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解，具有记忆个体最优解和种群内信息共享的特点，其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。对于简单的变异操作和一对一的竞争生存策略，差分进化算法用实数编码来实现，这使得遗传操作的复杂性大大降低。和其他进化类算法相比，差分进化算法虽然保留了基于种群的全局搜索策略，但是其特有的记忆能力，使其不需要借助问题的特征信息就可以动态跟踪当前的搜索情况，及时地对搜索策略做出调整。这也是差分进化算法具有较强的全局收敛能力和较高的鲁棒性的主要原因之一。差分进化算法在被提出的第二年就被证明是最快的进化算法。同时它还具有内含并行性，算法采用种群的方式组织搜索，因而可以同时搜索解空间的多个区域，并相互交流信息，这种搜索方式使得它虽然每次只执行与种群规模NP成比例的计算，而实质上己经进行了大约0(N2)次有效搜索，能以较少的计算获得较大的利益。由于其简单易用、稳健性好以及强大的全局搜索能力，使得差分进化算法已在多个领域取得成功。
技术实现思路
本专利技术将一般DE算法进行改进,使其与CFD(Computational Fluid Dynamics,计算流体动力学)技术结合，形成了一种新型的飞行器气动外形优化设计方法。本专利技术提供的基于改进并行DE算法的飞行器气动外形优化设计方法，引入了模式池的概念，具体包括如下步骤:步骤一:根据飞行器气动外形的性能指标和设计要求，设定优化变量及变量对应范围；步骤二:设定差分进化的模式；步骤三:产生初始种群；步骤四:对种群个体进行适应度评估；步骤五:根据选定的模式对种群进行变异操作；步骤六:根据选定的模式对种群进行交叉操作；步骤七:对生成的子代个体采用并行化操作进行适应度评估；步骤八:对子代和父代进行选择操作，将两代中对应的个体进行比较，选取适应度较好的个体作为新一代种群的成员；步骤九:根据预先设定的终止条件和当前状态决定是否终止进化过程，若终止条件满足，退出进化，转到步骤十；否则，转向步骤五；步骤十:输出并显不最优结果。所述的步骤四和步骤七中，进行适应度评估的方法是:首先，获得种群个体对应的优化变量的实际数值，由优化变量的数值通过飞行器几何建模技术获取对应的飞行器几何外形；然后，将获取的飞行器几何外形经CFD分析程序的网格划分、仿真计算后获得量化的性能指标，所获得的性能指标越好，则表示所对应的优化变量的适应度越好。本专利技术的飞行器气动外形优化设计方法具有如下优点和积极效果:(I)本专利技术引入了模式池(Pat tern Poo I)的概念，应用时可根据优化维度、收敛性及多样性的需求，选择其中一种模式，也可以在利用各种模式进行计算，对各种方法对比后选择最佳的结果； (2)在模式池中除集成已有经典有效的DE算法模式外，也专利技术并集成了一种参数服从L6vy分布的动态参数新模式。与其他参数为常数的模式相比，该模式在搜索未知的大规模区域时，搜索效率更高，经测试取得了不错的效果，尤其适用于高维情形(例如，维数大于100)，扩大了应用的选择余地。(3)针对实际中基于CFD进行气动优化设计过程中计算量大的情况，本专利技术引入了并行计算机制，从而有效地节省算法运行时间，提高求解效率；(4)本专利技术有效集成智能优化算法和CFD分析计算过程，将CFD计算作为DE算法中对种群个体适应度评估的手段，使得设计结果分析过程与参数修改过程有效结合。CFD分析过程不再是简单的对设计结果进行简单评估的工具，而且能够参与到循环迭代求解设计过程中，有效地指导迭代过程。从而缩短设计周期的同时，减少人工量，提高设计质量。【专利附图】【附图说明】图1是本专利技术的飞行器气动外形优化设计方法的主要步骤流程图；图2是对比了新模式中的动态参数服从的L6vy分布和布朗运动；图(a)为布朗运动，图(b)为二维下的L6vy flight运动；图3为种群个体进行适应度评估并行计算过程的伪代码及过程相关图示。【具体实施方式】下面将结合附图对本专利技术方法作进一步的详细说明。本专利技术所基于的DE算法是由Rainer Storn和Kenneth Price为求解切比雪夫多项式于1996年共同提出的一种采用浮点矢量编码在连续空间中进行随机搜索的优化算法。该DE算法的原理简单，受控参数少，实施随机、直接的全局搜索，易于理解和实现。差本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进并行DE算法的飞行器气动外形优化设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：根据飞行器气动外形的性能指标和设计要求，设定优化变量及变量对应范围；步骤二：在模式池中选取差分进化的模式；步骤三：产生初始种群；步骤四：对种群个体进行适应度评估；步骤五：根据选定的模式对种群进行变异操作；步骤六：根据选定的模式对种群进行交叉操作；步骤七：对生成的子代个体采用并行化操作进行适应度评估；步骤八：对子代和父代进行选择操作，将两代中对应的个体进行比较，选取适应度较好的个体作为新一代种群的成员；步骤九：根据预先设定的终止条件和当前状态决定是否终止进化过程，若终止条件满足，退出进化，转到步骤十；否则，转向步骤五；步骤十：输出并显示最优结果；所述的步骤四和步骤七中，进行适应度评估的方法是：首先，获得种群个体对应的优化变量的实际数值，由优化变量的数值通过飞行器几何建模技术获取对应的飞行器几何外形；然后，将获取的飞行器几何外形经CFD分析程序的网格划分、仿真计算后获得量化的性能指标，所获得的性能指标越好，则表示所对应的优化变量的适应度越好，CFD表示计算流体动力学。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李妮，任志明，苏泽亚，龚光红，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：