高效粒子群算法研究及飞翼无人机气动隐身优化设计
飞行器气动隐身多目标优化设计存在计算代价过大的问题,亟需一种高效的优化设计方法来解决此类问题。以某型无人机为设计对象,采用自由曲面变形(FFD)方法实现飞翼布局的参数化表达,分别采用基于雷诺平均N灢S方程的计算流体力学方法、大面元物理光学法和一致性几何绕射理论相互配合来计算边缘绕射场的RCS,进而计算飞翼布局无人机的气动、隐身性能;选择结合基于动态超体积期望改善(EHVI)加点的动态Kriging代理模型与ASMOPSO算法的高效多目标粒子群算法对飞翼布局无人机进行综合寻优设计。在较少地调用真实目标函数的情况下,获得了比较优秀的Pareto前沿,表明优化后的飞翼布局无人机在气动及隐身方面均优于原始构型。
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