一种基于多目标遗传算法的复合材料螺旋桨铺层优化方法

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摘要

本发明公开的一种基于神经网络的复合材料螺旋桨铺层角优化方法，属于叶轮机械仿真技术领域。本发明通过建立复合材料螺旋桨有限元模型，将其与复合材料螺旋桨计算流体力学模型进行双向流固耦合计算，得到对应敞水特性曲线；采用正交试验设计方法对铺层角组合及其对应的水动力性能数据进行预处理；根据所得的复合材料螺旋桨的推进效率建立多目标适应度函数，并建立铺层角与推进效率之间的关系；以整数编码方式对铺层角度进行编码以建立初始种群，基于多目标遗传算法实现复合材料螺旋桨铺层优化，经过铺层角优化的复合材料螺旋桨的推进效率和推力系数满足所需工况要求，延长螺旋桨的使用寿命，提高其水动力性能与噪声性能，节约能源，提高经济效益。

基本信息

专利标题：

一种基于多目标遗传算法的复合材料螺旋桨铺层优化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111444642A

申请号：

CN202010133569.0

公开（公告）日：

2020-07-24

申请日：

2020-03-02

授权号：

CN111444642B

授权日：

2022-04-19

发明人：

张晶吴钦曲毅黄彪王国玉

申请人：

北京理工大学

申请人地址：

北京市海淀区中关村南大街5号

代理机构：

北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

邬晓楠

优先权：

CN202010133569.0

主分类号：

G06F30/23

IPC分类号：

G06F30/23 G06F30/17 G06N3/12 G06F119/14 G06F111/10 G06F113/26