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申请/专利权人：沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于鲸群算法的飞机总体多学科优化方法，应用于飞机总体概念方案设计，能够在飞机总体概念设计阶段快速迭代优化出满足设计指标的最佳总体方案。本发明首先构建鲸群算法模型，其次根据飞机总体设计要求建立飞机模型表达式，结合优化需求选择适应度函数，利用飞机模型表达式计算适应度作为鲸群算法的优化目标，算法在约束的参数范围内进行寻优，从而得到最佳飞机总体设计方案。本发明采用改进鲸群算法具有搜索范围广，收敛性好的特点，能够解决飞机总体优化设计过程中遇到的迭代效率低，寻优能力差，依赖总体专业人员的经验的技术问题。
主权项：1.一种基于鲸群算法的飞机总体多学科优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建飞机参数化模型：选取一组对飞机总体方案影响大的总体参数作为优化参数构建飞机参数化模型，为优化参数添加约束条件，并构建鲸群算法模型；步骤2：在所述约束条件下利用鲸群算法初始化种群，在该种群中的每个鲸鱼位置对应一组实际的飞机优化参数；步骤3：对于每个鲸鱼位置，利用飞机参数模型计算出对应的飞机航时；步骤4：基于所述飞机航时，构建自定义目标适应度函数，并求出每个鲸鱼位置的自定义目标适应度函数值；步骤5：以自定义目标适应度函数值最小为判断依据，确定最佳航时以及对应优化参数：步骤6：判断是否最大迭代次数，如果否，继续步骤7，如果是，则进入步骤10；步骤7：更新算法中用于迭代的位置系数；步骤8：确定采用何种方式更新鲸鱼种群位置；步骤9：更新鲸鱼种群位置，得到新的种群分布，返回步骤3；步骤10：输出最优飞机设计参数以及航时。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司 一种基于鲸群算法的飞机总体多学科优化方法
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