Pareto遗传算法在飞机多目标优化设计中的应用

"飞机方案多目标优化的Pareto遗传算法是针对航空设计中的多目标优化问题提出的一种方法。该算法基于Pareto最优解的理论，通过遗传算法解决非劣解集的筛选和适应度计算，以实现多个设计目标的最大化。在实际应用中，该算法被用于优化假想的干线客机设计，目标包括巡航段的升阻比和有用载荷系数。研究结果表明，这种多目标遗传算法（MOGA）在飞机方案的多目标优化设计中表现出强大的潜力。" 本文主要探讨的是多目标优化问题在飞机设计领域的应用，特别是利用Pareto遗传算法来处理这一问题。Pareto最优解是指在多目标优化问题中，一个解决方案无法在不降低至少一个目标的情况下提高其他目标，而所有这些非劣解组成的集合就是Pareto前沿。在飞机设计这样的复杂工程问题中，可能存在多个相互冲突的目标，如升阻比的提升可能导致有用载荷系数的下降，反之亦然。 文章提出的多目标遗传算法（MOGA）是一种基于生物进化原理的优化工具，它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索问题的多目标解空间。在算法实现中，关键步骤包括非劣解集的筛选和适应度的计算。筛选过程确保只有那些在所有目标上都不逊色于其他解的个体才能保留下来，而适应度计算则用来评估每个解的质量，通常涉及目标函数值的转换和组合。 在一项针对假想干线客机的案例研究中，MOGA被用来同时最大化巡航段的升阻比和有用载荷系数。通过对优化结果的分析比较，验证了该算法的有效性，表明MOGA能够有效地找到一组非劣解，为飞机设计提供了多目标平衡的优化方案。这证明了这种方法在飞机概念设计的多目标优化中具有广阔的应用前景，可能对未来航空器的设计和性能改进带来显著的贡献。 关键词涵盖了多目标规划、飞机设计、遗传算法以及Pareto最优，反映了研究的核心内容。文章的分类号和文献标识码表明这是一篇科学技术领域的学术论文，可能对航空工程和优化算法研究者具有较高的参考价值。