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福州大学刘耿耿获国家专利权

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龙图腾网获悉福州大学申请的专利采用基于惩罚函数约束优化的改进麻雀搜索方法的RAE 2822翼型的跨声速流动阻力优化方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115204052B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210874685.7,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权采用基于惩罚函数约束优化的改进麻雀搜索方法的RAE 2822翼型的跨声速流动阻力优化方法是由刘耿耿;张丽媛;郭文忠设计研发完成,并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

采用基于惩罚函数约束优化的改进麻雀搜索方法的RAE 2822翼型的跨声速流动阻力优化方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于惩罚函数约束优化的改进麻雀搜索方法。该方法为一种融合正余弦算法与萤火虫光感策略的基于惩罚函数约束优化的改进麻雀搜索方法。通过在初始化种群阶段结合Cubic混沌映射生成初始种群,提升初始种群精度和分布;在跟随者位置更新迭代过程中加入正余弦算法改善跟随者位置更新策略,使跟随者搜索机制更加灵活,扩大全局探索范围,提高种群多样性,增加寻找到最优解的概率,加快收敛速度;最后利用萤火虫算法的光感思想对方法进行精炼细化,帮助方法跳出局部极值,为下一次迭代提供更优父代种群,为方法提供寻优方向,避免盲目搜索,加速收敛,从而提高方法寻优质量。

本发明授权采用基于惩罚函数约束优化的改进麻雀搜索方法的RAE 2822翼型的跨声速流动阻力优化方法在权利要求书中公布了:1.一种采用基于惩罚函数约束优化的改进麻雀搜索方法的RAE2822翼型的跨声速流动阻力优化方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、在初始化种群阶段中结合Cubic混沌映射优化最初始麻雀种群; S2、在跟随者位置更新迭代过程中结合正余弦算法策略优化跟随者位置更新策略; S3、结合萤火虫算法扰动寻优进行精炼细化,扩大搜索范围,为下一代保留更优个体,并提供搜索方向; S4、使用惩罚函数法,实现目标优化问题从约束到无约束问题的转变,以获取约束问题的解; 该方法应用于RAE2822翼型上的跨声速流动的阻力最小化优化中,具体的,通过形状分类函数转换法方法将翼型形状参数转换为18个设计变量,其中,每个设计变量的范围为[0,1],RAE2822翼型上的跨声速流动的阻力最小化的数学公式如下: Minimize:cdx Subjectto:clx≥0.824 cmx≥-0.092 Areax≥Areainitial 其中,cdx、clx、cmx和Areax分别表示阻力系数、升力系数、俯仰力矩与翼型面积; 步骤S2具体实现如下: 在麻雀搜索方法的跟随者位置更新迭代过程中,引入正余弦算法,正余弦算法更新计算公式如下: 式中,迭代次数为t时个体i的位置用代表,最优个体所处位置用代表,r2取值范围为[0,2π],r3与r4皆为[0,1]范围上的分布平均的随机数,r1的计算依据公式如下: 式中,a取值为2,t代表的是当前的迭代次数,T代表的是最大迭代次数;在迭代次数不断增大后r1也会一同增加;r1>1的阶段,正余弦算法具备更强的探索能力;而后r1<1的阶段,正余弦算法具备更强的开发能力,参数r2影响带入正余弦算法的个体进入下一次迭代时的步长,参数r3对正余弦算法在迭代过程中对最优解个体依赖的高低,r3<1提高对最优解个体的依赖程度,r3>1降低依赖程度,r4保证正余弦算法在两个公式之间的切换是等概率的; 步骤S4具体实现方式为:使用惩罚函数法,使目标优化问题从带约束到一连串无约束问题的转变,以获取原线性约束问题的解,具体实现如下: 采取惩罚函数法中的二次惩罚函数法,规定一个二次惩罚函数Qx,μ,其数学表达式如下: 式中,设定一个不小于0的惩罚参数μ,μ的取值参考惩罚序{μk}列,当种群进行迭代,k的值会不断增长,μ的取值不断减小,12μ将十分急速地增长,以符合罚函数法的理论思想;当k趋于正无穷使得μ趋于0时,得到该罚函数的近似极小值Qxk,μk;由于多项式中用以惩罚的一项为二次函数,所以可微;这样在近似最小值点xk及其附近的xk-1位置就看作k+1次更新质量好的初始点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人福州大学,其通讯地址为:350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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