客机机翼重量估算的自适应遗传算法研究

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1、第28卷第5期计算机仿真2011年5月文章编号：1006—9348(2011)05—0097—06客机机翼重量估算的自适应遗传算法研究陈江宁，王和平，张毅(西北工业大学航空学院，陕西西安710072)摘要：研究了大型客机机翼重量估算问题，由于飞行性能与飞机重量相关，精确估计重量可以保证飞行性能。针对传统的线性回归统计方法对机翼结构重量估算精度不高，采用新建立大型客机机翼重量估算模型，并将遗传算法应用于该机翼重量估算模型的参数优化。为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟等问题，提出了一种自适应遗传算

2、法。自适应遗传算法改进了交叉与变异遗传算子，并引入精英保留策略，在进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率。仿真结果表明，相比标准遗传算法，自适应遗传算法收敛速度快，优化精度高，且避免了局部收敛等问题，同时能够获得全局最优的大型客机机翼重量估计。仿真结果表明：重量估计为设计提供了可靠依据。关键词：机翼重量估算；自适应；遗传算法；大型客机中图分类号：V211．5文献标识码：AStudiesonAdaptiveGeneticAlgorithmAppliedtoWingWeightCalculation

3、forCivilAirplanesCHENJiang-ning，WANGHe-ping，ZHANGYi(SchoolofAeronautics，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China)ABSTRACT：Estimatingofwingweightsforcivilairplanewasstudied．TraditionalestimatingformulaofwingweigIItsforcivilairplane，whichW

4、asbasedonlinearregressionmethods，hasthedisadvantageoflowprecision．Estimatingmodelofwingweightsforcivilairplaneisdevelopedandageneticalgorithmisappliedintheoptimizationoftheesti-matingmodelparameters．Inordertoimprovetheconvergencerateofgeneticalgorith

5、msandovercomeitsprematureproblems，aSelf-AdaptiveGeneticAlgorithm(SAGA)ispresented．Thecrossoveroperatorandthemutationopera·toraremodifiedandthestrategyofelitistselectionisadoptedinthealgorithm．Intheprocessofevolution．theadap-tirecrossoverprobabilityan

6、dmutationprobabilityaredeveloped．ThesimulationresultsindicatethattheSAGAtakesonfastconvergencerateandhiighoptimizationprecision，moreover，itavoidsmanyshortcomingssuchaslocalconver-genceandSOon．ItCallobtainglobaloptimumestimatingformulaofwingweightsfor

7、civilairplone．TheestimatingformulacallbeappliedtOfuturedesignforChina’scivilairplaneproject．KEYWORDS：Wingweightsestimate,；SeK-adaptation；Geneticalgorithm(GA)；Civilairplane1引言大型客机的重量设计是飞机型号研制中一项重要工作，不仅要使飞机满足全部技术性能指标、达到预定设计目标，而且要使飞机重量最轻。大型客机大多数重要的使用性能指

8、标随着飞机空机重量的增加而下降，而制造成本和使用成本随着飞机空机重量的增加而增加。如能减轻飞机自重，将改善飞机的性能和提高飞机的经济性。所以在大型客机总体方案设计阶段，飞机部件重量的估算成为关键环节。由于机翼重量在飞机结构重量中所占的比例较大，而且其重量分布对载荷、气弹、强度等有较大影响，所以机翼结构重量的准收稿日期：2010—07—08修回日期：2010—09—21确估算在飞机研制中就更为重要。在方案设计阶段，工程上大多采用通过线性回归分析方法得到的统计分析公式来估算飞机各部件及系统的重量⋯-