群智能算法及其在发动机优化设计中的应用

admin · 发表于 2024-2-5 21:47:54

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优化题目大量存在于科学研究和工程应用的各个领域，研究优化方法具有重要的理论意义与实用价值。作为新一代优化技术，群智能算法是通过模拟自然界生物的进化机制和其群体行为，对给定的目标进行寻优的启发式随机搜索算法，在复杂优化题目的求解、并行和分布性及简单易用性方面都显示出其优越性。如今，群智能算法已发展出许多方法，如遗传算法、免疫算法、粒子群优化算法、差分进化、蚁群算法等等。航天事业是衡量一个国家综合国力的重要标志。火箭发动机作为导弹和运载火箭的核心技术，其设计包含成千上万的零部件和配套设备，具有很高的复杂度。本文主要研究三种典型的群智能算法，粒子群优化算法、差分进化和蚁群算法分别对不同类型的优化题目如何提高它们的性能，并将它们应用于火箭发动机的部件及系统的设计题目。本文概括了优化题目和优化算法，总结了各种优化算法的特点和不足，综述了粒子群优化算法、差分进化和蚁群算法的原理、研究现状及其应用现状。针对粒子群优化算法在求解多维复杂优化题目时容易陷入局部最优的缺点，提出了动态目标粒子群优化算法，通过分析寻优过程中粒子与个体最优位置和全局最优位置之间存在的六种位置关系，建立了新的速度更新公式，并且基于粒子群优化算法的收敛性条件确定了动态目标粒子群优化算法的参数。数值实验结果表明，改进算法具有较高的全局搜索能力，能有效避免局部收敛。针对差分进化算法局部搜索能力不强、后期收敛速度不足的缺点，提出了中心变异差分进化算法，以提高算法的局部搜索能力和收敛速度，通过分析差分进化算法的搜索机制，引入中心变异算子使变异个体具有了方向性，并建立了自适应交叉概率策略。无约束和有约束优化题目的仿真结果表明，改进算法具有更强的搜索能力和更快的收敛速度。针对连续域内多目标优化题目提出了改进的蚁群算法，不同于离散域题目，对蚂蚁的信息素留存方式和移动形式进行了修正，并将信息素更新机制和转移概率公式进行了修改，使得改进算法能够求解连续域题目；通过引入依概率选择策略，使得算法能够获得满足多目标优化题目要求的一组非劣解。多目标题目测试结果表明，改进算法能够快速收敛于Pareto解，而且Pareto前沿具有较好的均匀性和散布性。最后将本文提出的三种改进算法应用于火箭发动机的部件和系统的优化设计，包括发动机最小质量设计题目、涡轮叶型设计题目和固液混合火箭发动机系统优化题目。数值计算结果显示三种改进算法都是有效的。

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