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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及一种基于遗传算法的水下回转体首部外形的转捩延迟优化方法，包括以下步骤：以控制点来表达回转体外形，对回转体首部外形进行参数化表达，得到的有限个参数即为该外形的基因；确定约束条件，设计参数变化范围；生成初代种群：采用已有的多个外形作为初代种群；对当代的每个外形，进行基本流计算、稳定性分析和转捩位置预测，预测水下回转体首部边界层的自然转捩位置；根据水下回转体首部边界层的自然转捩位置先后，给当代种群中每一外形赋予权重函数，转捩靠下游的外形的权重函数值大，转捩靠上游的外形的权重函数值小；执行遗传操作，生成下一代种群；直至迭代到收敛，生成满足优化目标的外形，即当前约束条件下转捩最靠后下游的外形。
主权项：1.一种基于遗传算法的水下回转体首部外形的转捩延迟优化方法，包括以下步骤：步骤一，以控制点来表达回转体外形，对回转体首部外形进行参数化表达，得到的有限个参数即为该外形的基因；步骤二，确定约束条件，设计参数变化范围，给出每个控制点位置的变化范围；步骤三，生成初代种群：采用已有的多个外形作为初代种群；步骤四，对当代的每个外形，进行基本流计算、稳定性分析和转捩位置预测，预测水下回转体首部边界层的自然转捩位置；步骤五，根据水下回转体首部边界层的自然转捩位置先后，给当代种群中每一外形赋予权重函数，转捩靠下游的外形的权重函数值大，转捩靠上游的外形的权重函数值小；步骤六，执行遗传操作，生成下一代种群：使用遗传算法，对当代种群中的所有外形执行选择、交叉和变异，从而生成下一代种群，得到下一代种群的控制点，其中权重函数值更大的外形的基因有更大的概率遗传到下一代；步骤七，重复步骤四到步骤六，直至迭代到收敛，生成满足优化目标的外形，即当前约束条件下转捩最靠后下游的外形。
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百度查询： 天津大学 基于遗传算法的水下回转体首部外形的转捩延迟优化方法
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