基于数据挖掘和遗传算法的飞行器气动优化方法
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摘要
本发明公开了一种基于数据挖掘和遗传算法的飞行器气动优化方法，用于解决使用传统遗传算法进行气动优化时收敛速度缓慢的问题，且该方法在最终优化进行阶段无需人工干预，能实现自动迭代计算，提高了优化效率。技术方案为首先通过半经验估算的方法获取设计样本库，然后对样本库进行数据挖掘，利用聚类分析、方差分析和决策树分析获取高可信度的优化规则，再将这些规则作为先验知识融合到遗传算法中，具体表现为根据先验规则对交叉规则、变异规则进行动态设置，最后将融合改进后的遗传算法用于基于高精度流体仿真的气动优化，获取优异的设计参数。相较于传统的基于遗传算法的优化方法，本发明大大提高了收敛速度，对飞行器气动优化具有很大的工程价值。
基本信息
专利标题 ：
基于数据挖掘和遗传算法的飞行器气动优化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109408941A
申请号 ：
CN201811216160.4
公开（公告）日 ：
2019-03-01
申请日 ：
2018-10-18
授权号 ：
CN109408941B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
闫星辉朱纪洪匡敏驰王吴凡史恒
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园1号
代理机构 ：
北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人 ：
张建纲
优先权 ：
CN201811216160.4
主分类号 ：
G06F17/50
IPC分类号 ：
G06F17/50
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2019-03-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/50
申请日 : 20181018
申请日 : 20181018
2019-03-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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