遗传算法在超材料优化设计中的应用及实现

利用遗传算法对超材料进行优化设计,是近年来超材料优化设计的重要方法之一。设计了一套MATLAB与商业电磁仿真软件CST微波实验室的交互仿真体系,在MATLAB环境中编写遗传算法主程序,然后离线调用CST软件进行模型仿真计算,从而将具有强大全局寻优能力的遗传算法充分应用到超材料的优化设计中。然后以Y字紧凑型结构的二阶带通频率选择表面优化设计为例,采用基于罚函数法的遗传算法对这种设计思路进行了验证,取得了良好的设计效果。结果表明:与以往的设计方法相比,该方法编程简单,通用性强,设计周期短,优化效果好,同时可以推广到其他类型的超材料结构的优化设计中。     

基于二氧化钒的可调双宽带太赫兹超材料吸收器

基于VO₂的相变特性提出一种具有双宽带特性的太赫兹超材料吸收器,包括对角放置的VO₂图案层、电介质层以及金反射层共3层结构。对吸收器的结构建模、吸收效果及吸收特性等进行了仿真分析,仿真结果表明,所设计吸收器吸收率大于90%的两个带宽分别为0.73 THz和0.6 THz。在通过热控制诱导VO₂从绝缘态到金属态的相变过程中,吸收率分别在31%～93.1%和30%～95.2%之间实现连续可调。另外,通过研究不同偏振角及入射角下所设计超材料吸收器的吸收性能发现,该吸收器具有偏振无关、偏振不敏感以及大入射角吸收特性。所设计吸收器有望在如太赫兹通信、成像和探测器等利用太赫兹波段领域得到广泛应用。     

迷彩图案的数值优化设计

为解决迷彩图案设计问题,建立了一种基于遗传算法的迷彩图案优化设计模型.在结合遗传算法特点的基础上,分析了影响迷彩图案设计的颜色、形状和纹理等诸多因素,利用层次分析法和基于信息熵的权重计算模型研究了迷彩图案最优化设计模型的目标函数,并结合面积、亮度对比、尺寸、纹理特征距离阅值等约束条件,采用遗传算法优化求解了目标函数.实例计算结果表明,优化结果能够与实际的典型背景的特征值相匹配,从而验证了该方法的有效性.     

一种超体积准则多目标遗传算法的螺旋桨叶片优化方法

为改善螺旋桨叶片敞水效率,用结合超体积准则的多目标遗传算法优化螺旋桨桨型设计.优化过程中,桨叶形状用B样条曲线拟合,利用面元法建立桨型性能模型.将计算螺旋桨升力和阻力转化为降低阻升比、桨型面积差和压力方差三个优化目标,得到优化后的螺旋桨剖面形状,并将优化前后的螺旋桨进行流体分析.结果表明,超体积准则结合多目标遗传算法进行螺旋桨叶片优化是有效的.优化后的桨型在面积差变化较小的情况下三个目标均有明显改进,螺旋桨水动力性能达到预期目标,敞水效率提升12%.     

基于网格计算的飞机气动与隐身综合优化设计

针对飞机气动与隐身综合优化设计优化提出一种遗传算法计算模型.在此模型基础上,基于网格技术将分布的计算资源整合为高性能计算环境,以网格服务方式提供统一的资源服务和可视化的用户使用环境,实现多目标优化设计网格,解决飞机设计中遇到的气动与隐身综合综合优化问题.首先对系统体系结构以及多目标遗传算法做出较详细的描述,然后以飞机气动与隐身综合优化设计为例进行计算.结果证明,该系统大大缩短了计算时间,具有良好的并行加速效果,系统优化参数结果满意度很好.     

鱼刺状宽带超材料吸波体设计研究

实现宽带吸收是超材料吸波体研究面临的主要问题之一.基于此设计了鱼刺状宽带超材料吸波体,采用商业电磁仿真软件Microwave studio CST对超材料吸波体的吸收性能进行了计算和分析,结果表明设计的鱼刺状超材料吸波体可以在较宽的频率范围内实现电磁波的高吸收,在89.68~94.36GHz之间吸收率保持在90%以上.结构单元具有简单、较容易制备等优点.     

基于遗传算法的超声速二维进气道优化设计

首先介绍了基本遗传算法,并由基本遗传算法演化出小生境遗传算法.应用简单的测试函数对两种遗传算法进行测试,对两种遗传算法进行比较.然后应用小生境遗传算法对二维超声速进气道进行优化设计.在单目标优化设计中,以最大总压恢复系数为优化目标,在多目标优化设计中分别顾及到总压回复系数要求最大和增压比也要很高.在对进气道的优化设计之后,对单目标优化和多目标优化的结果进行比较.     

同向平行双螺杆挤出机传动齿轮系的多目标优化

根据同向平行双螺杆挤出机传动齿轮系的结构特点,采用Pareto秩的多目标优化遗传算法进行齿轮系的优化,对同向平行双螺杆挤出机传动齿轮系的优化设计方法进行了探讨,并对实际系统的齿轮系进行了分析设计.结果表明,运用这种多目标优化方法所设计的齿轮系各项性能均达到设计指标和综合优化设计的效果.     

基于相变材料GST的红外隐身多层膜设计与光谱性能研究

为了实现在不同背景温度条件下的红外隐身, 需要研究具有可调发射率的红外隐身材料. 此外, 多波段兼容隐身技术在现代军事和科技中具有重要的研究价值. 本文设计了一种利用单一多层膜结构实现多光谱可调谐的超材料吸收器. 利用Ge2Sb2Te5 (GST)相变材料的晶态和非晶态不同属性, 该结构实现了在大气窗口8~13 μm波长范围内最大吸收率吸收从94.93%到9.19%的可控变化. 而且通过控制中间态, 结构对电磁波的吸收率可以实现连续变化. 同时, 该结构具有基于干涉效应的可调结构色, 通过改变顶层薄膜的厚度, 器件的颜色可以发生变化. 因而同时实现了在红外及可见光两个波段对电磁波的独立调控功能. 该超材料吸收器具有红外-可见光兼容隐身的潜在应用.     

电控可调谐双波段超材料吸波体分析

为实现超材料吸波体吸收频率的智能调控,采用理论分析与模拟仿真相结合的方法,首先设计了一种双波段超材料吸波体,然后在双波段超材料吸波体中加入电流变液,通过改变电流变液外加电场的强度实现了双波段超材料吸波体吸收频率的智能调控。结果表明：双波段超材料吸波体在7.403 GHz和17.511 GHz处出现了两个吸收峰,吸收率分别为99.8%和70%;随着电流变液外加电场强度的增加,吸波体的吸收频率逐渐往低频发生移动,吸收频率调节率高达55%,由此提出了一种智能调控的双波段超材料吸波体。     

宽频带超材料微波吸收结构研究

将3D超材料吸波结构和磁性吸波材料相结合使用,对宽频带微波超材料吸收结构进行了设计优化和电磁场仿真研究.利用磁性材料本身的电磁波吸收性能和周期性超材料吸波单元的频率可设计性,并充分考虑了3D渐变单元的电磁场匹配和多次反射吸收的情况,设计了由圆台形单元组成的周期性吸波结构:每个圆台由20层尺寸渐变的金属谐振单元和以羰基铁粉为吸波填充材料的磁性复合层相间堆叠而成.采用电磁仿真软件CST Microwave Studio进行了结构设计以及吸波效果和电磁场分析,结果表明:此结构在4.5 G～18 GHz频率范围内电磁波吸收效果较好,正入射的吸收率大于90%.仿真和分析结果也表明,吸波材料和超材料相结合,在厚度不超过5 mm的情况下,所能够实现的吸波频率的下限约为4 GHz.     

基于Isight平台的多目标翼型优化设计

以Isight为集成平台,将遗传算法与CFD计算结合在一起,引入到翼型气动优化设计中.该优化设计方法不仅注重提高升阻比,而且在升力系数达到设计要求的条件下尽可能地减小阻力系数,以及防止绕前缘点力矩系数的剧烈变化.同时考虑到负迎角时的升力系数,可以说是真正的多目标气动优化.计算结果表明,这种优化方法是可行的.     

石墨烯可调谐双频完美吸收器设计

利用石墨烯优异的可调光学特性，设计了一种由石墨烯谐振器、SiO₂介质层及金属反射层组成的可调谐双频完美吸收器，研究了石墨烯化学势、偏振角及尺寸大小对吸收器吸收性能的影响，并分析了共振频率处的电场模式，进一步解释吸收器的吸收原理.结果表明，吸收器在6.363 THz和8.987 THz处的吸收率分别为99.98%和99.99%;吸收峰位可通过改变石墨烯化学势进行有效调节，0°～80°范围内的任意偏振角下，峰值吸收率均可达90%以上；SiO₂介质层厚度对吸收器的共振峰位几乎没有影响，但对峰值吸收率有一定影响，随着厚度的逐渐增加，吸收率先升高后降低，在厚度为3.1μm附近时实现完美吸收.以上结果说明，吸收器的高吸收率主要源于电磁共振作用.     

基于汽车制动综合性能的鼓式制动器优化设计

本文针对汽车鼓式制动器提出:以制动鼓体积最小、制动过程中温升最低、制动效能因素最大为目标,综合考虑汽车制动时的性能,进行多目标优化设计,用惩罚函数法建立了优化目标函数;应用MATLAB遗传算法工具箱进行寻优求解,并进行了实例计算。计算结果表明:这种优化方法是合理可行。     

基于等效磁路的PMECD变种群规模遗传多目标优化设计

基于等效磁路模型,提出了一种使用引入死亡和战争因素的变种群规模遗传算法进行永磁涡流驱动器的多目标优化设计的方法.首先建立磁场分析模型,推导关键参数的解析表达式.在此基础上,以永磁体厚度、极弧系数、铜盘厚度以及永磁体个数为变量,以输出转矩、转动惯量和驱动器体积为优化目标,提出了基于熵值权重的永磁驱动器多目标优化函数,然后应用引入死亡和战争因素的变种群规模遗传算法来优化结构尺寸.优化结果得到了实验以及有限元仿真的验证,并且与其他算法进行了比较.结果表明,相比其他优化算法,该基于解析模型的变种群规模遗传算法在结构参数优化设计中有很好的计算效果.     

基于熵产方法的跨音速翼型减阻优化设计

将熵产方法引入跨音速翼型气动优化设计中,采用涡黏性模型对翼型流场熵产进行计算,进而阐述熵产对翼型阻力的影响.通过类别形状函数(CST)方法和径向基函数(RBFs)网格变形方法完成翼型参数化建模与网格变形,并将改进的NSGA2多目标遗传算法与CFD计算耦合起来实现了翼型自动优化设计,用此方法进行了跨音速翼型的气动优化设计,目标函数为来流马赫数为0.73、攻角为2.54°时升阻比最大,熵产最小.设计结果表明:优化方法在小种群下有很好的全局收敛性,得到的非支配解集分布均匀,质量较高.与参考翼型相比,优化翼型通过降低流场熵产,有效地减少了翼型阻力,大幅度提高了翼型升阻比,消除或减弱了翼型上表面激波,有效提高了翼型的气动性能.     

基于微型多目标遗传算法的布料机臂架结构优化

针对目前用于散料输送的大跨度布料机布料臂架结构重大、设计冗余度严重过剩等问题,采用一种微型多目标遗传算法对布料臂架主梁结构尺寸进行多目标优化.以各节臂架主梁的截面尺寸为优化变量,以增强臂架刚度和轻量化为优化目标,结合微型多目标遗传算法和参数化有限元建模技术,建立了布料臂架的优化设计模型.此方法既能高效率地解决增强臂架刚度和臂架减重等优化问题,又能仅通过一次计算就提供多组方案以满足对布料机性能控制的不同需要.该优化结果已用于该系列布料机的定型设计.     

基于遗传算法的客车车身骨架优化设计

提出一种基于遗传算法的桁架式客车车身骨架的优化设计方法.应用有限元分析软件ANSYS建立了车身骨架有限元模型并进行计算,采用遗传算法进行优化.优化后车身总质量减轻719 kg,减重比例接近25%.结果表明,基于遗传算法的优化设计明显优于常规的数学规划方法,实现了某电动大客车车身骨架的轻量化设计.     

复合型阻抗加载微波吸收材料的研究

研究了遗传算法在复合型阻抗加载微波吸收材料设计中的应用,分别对多层铁氧体吸波材料和复合型阻抗加载吸波材料的厚度和结构进行了优化计算.理论分析结果表明,随着阻抗加载电路在多层铁氧体吸波材料中的加入,3 mm厚和5 mm厚的吸波材料的吸收性能分别提高了20 %和10 %,而且在频段上也更加符合宽须吸收的要求.     

基于Isight的自适应翼型前缘气动优化设计

为了兼顾翼型在各个飞行状态下的气动效率,基于Isight优化设计平台对自适应翼型前缘进行了气动优化设计研究.首先对Hicks-Henne型函数进行了改进,实现了翼型前缘的参数化描述;然后采用拉丁超立方实验设计方法生成样本点,并运用CFD软件进行翼型流场的气动计算,进而利用该样本数据完成对RBF神经网络的训练;最后对神经网络近似模型应用多岛遗传算法进行优化.以NACA 0006翼型为例,采用上述组合优化策略以升阻比为目标函数进行优化设计.仿真结果表明:改进后的Hicks-Henne型函数较好地描述了翼型前缘;组合优化方法显著提高了翼型气动优化效率.