基于膜概念的优化方法及其在气动设计中的应用

在气动优化设计中，发展计算代价小同时又具有较好的全局/局部搜索平衡能力的优化算法十分重要。然而，传统的优化算法大都属于局部优化方法，容易陷入局部最优，现代启发式智能算法，虽能表现出良好的全局性，一般需要大量多次调用气动分析模块，产生了巨大的计算开销。通过模拟细胞膜的结构特点和其相关运行机制，同时引入代理模型框架，能有效地解决上述矛盾和缺陷。本项目正是基于这种思想，对细胞膜双层、交互流动式等结构特点和其新陈代谢运行机制等工作方式展开深入研究，对代理模型的结构进行深入分析，建立一套基于膜概念和代理模型的理论体系，发展出新型的智能优化算法。同时，结合计算流体力学和现有的气动外形设计方法，建立适用于飞行器气动设计的优化方法，解决气动外形设计的具体问题。这样，实现将创新性的膜概念优化方法应用到气动设计的目标，具有科学意义。

本项目针对高性能气动设计方法的迫切需要，在研究了现有的气动设计方法的特点及不足之处的基础上，发展了以膜概念为理论基础的气动优化设计系统。传统的优化算法大都属于局部优化方法。与传统的优化算法相比，现代启发式智能优化算法能够表现出较强的全局搜索能力，并且可以更快速准确的寻找到优化的期望值。但是智能优化算法本身依然存在局限性，优化过程中难以克服全局最优性与局部最优性之间的矛盾，一旦算法过早收敛，就会陷入局部最优，影响了气动外形设计的结果。本项目正是从细胞膜概念这一全新的视角出发，通过模拟细胞膜的结构特点和其相关运行机制，对细胞膜双层、交互流动式等结构特点和其新陈代谢运行机制等工作方式展开深入研究，建立了基于膜概念的智能优化算法理论框架，并以粒子群优化算法和差分进化算法为例，从细胞膜进化机制和智能优化算法寻优机制中首次建立起一套基于膜概念的混合优化算法理论体系。通过相关函数测试表明，该混合优化算法具有优良的全局/局部搜索平衡能力，是一套高质量、高效率的优化搜索方法。此外，由于智能优化算法在气动优化过程中往往需要多次反复调用气动分析模块，产生了巨大的计算开销，极大地影响了设计周期。本项目引入了代理模型框架，将其与建立的基于膜概念的智能优化算法有机地结合起来，同时，结合计算流体力学和现有的气动外形设计方法，最终首次建立了以膜概念和代理模型为理论基础的混合优化设计系统，以解决气动外形设计的具体问题。通过相关函数测试以及典型翼型、机翼的气动优化设计结果表明，根据细胞膜的结构特点和其相关运行机制发展出的智能优化算法理论及相应的气动优化设计系统具有很强的寻优能力，而且能极大地减小计算开销，使得优化后的气动外形表现出了非常优良的气动性能。