武虎子, 唐长红, 耿建中, 姚海林

(中航工业第一飞机设计研究院 总体气动研究所, 陕西 西安 710089)

启发式算法在大飞机设计中的应用综述

武虎子, 唐长红, 耿建中, 姚海林

(中航工业第一飞机设计研究院 总体气动研究所, 陕西 西安 710089)

主要介绍了神经网络系统、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、支持向量机几种启发式优化算法(Heuristic Optimization Algorithm,HOA)在大飞机设计领域的发展和应用现状,对比分析了算法在航空工程设计上的优缺点,展望了启发式算法的发展方向,为大飞机设计提供了宝贵的理论和经验。

启发式优化算法; 大飞机设计; 应用现状; 发展方向

引言

大飞机设计是集总体气动、结构、强度、综合航电和自动控制于一体的多学科设计优化系统。随着大飞机系统复杂程度的提高、算法的成熟及计算机技术的升级,启发式设计优化(Heuristic Design Optimization,HDO)算法和组合智能优化算法被广泛引入大飞机的研制中,并作为飞机设计前进行早期全面优化和模拟检验的主要途径用以分析大飞机的综合性能。

大飞机设计是一项包含诸多耦合学科的复杂的系统工程,是一门多学科设计优化工程[1]。飞机设计正向综合化和一体化方向发展。随着计算机技术的同步提高,为启发式算法越来越多的应用提供了一个可靠的、有效的、快速的计算平台。同时,大飞机设计又是一个多学科专业知识的集成,寻求单学科内部的局部优化算法和学科之间的全局优化算法便成为必然。而处于计算机技术高速发展的阶段,各种启发式(智能)算法和组合算法便应运而生[2]。……