基于Ahmed模型的汽车空气动力学智能优化方法研究

来源 :2017中国汽车工程学会汽车空气动力学分会学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tangq_000

【摘要】

：

为了探索智能优化方法在汽车空气动力学领域的工程实用性,本文基于Ahmed模型展开研究.研究选取两种优化方法分别为:多岛遗传算法(MIGA)直接优化;先经过试验设计(DOE),选择径

【作者】

：

刘欢李飞韩思远张阳

【机构】

：

华晨汽车工程研究院辽宁沈阳110000

【出处】

：

2017中国汽车工程学会汽车空气动力学分会学术年会

【发表日期】

：

2017年9期

【关键词】

：

汽车空气动力学智能优化多岛遗传算法径向基神经网络

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为了探索智能优化方法在汽车空气动力学领域的工程实用性,本文基于Ahmed模型展开研究.研究选取两种优化方法分别为:多岛遗传算法(MIGA)直接优化;先经过试验设计(DOE),选择径向基神经网络(RBF)搭建近似模型后使用多岛遗传算法优化.本研究基于Isight软件搭建优化平台,RBF+MIGA优化与直接应用MIGA优化相比,可以在得到相同优化结果情况下大规模节约计算成本,提高效率.

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