[打印] [關閉] 發(fā)布時間：[2010-01-11 00:00]

近年來得到快速發(fā)展的遺傳算法，是一類模擬達爾文自然進化論的仿生隨機優(yōu)化方法。遺傳算法著眼于從一組（種群）潛在解（個體）中尋找問題的最好解。通過在這一組當前潛在解之間進行一定的遺傳操作，如選擇，雜交和變異，便有望產(chǎn)生更好的解。這一過程反復進行，直至找到一個可以被接受的解。遺傳算法較之其它搜索技術具有許多優(yōu)越性。這些優(yōu)越性包括：1）魯棒性。遺傳算法在計算上簡單，搜索有效，且無須對搜索空間附加限制性假定。2）固有并行性。遺傳算法通過一組解，而非單個解進行搜索，因此具有固有的并行性。3）全局性。遺傳算法在搜索過程中使用隨機操作，可以探測更廣的搜索空間，因而最有希望獲得全局最優(yōu)解。
本學位論文將遺傳算法引入離心壓縮機靜止葉柵的優(yōu)化設計，首次對遺傳算法在這一領域內(nèi)應用進行了深入而系統(tǒng)的發(fā)展和研究。論文的工作及所獲得的結果廣泛而有明確工程應用價值。主要工作有：
1．基于葉柵優(yōu)化問題的復雜性考慮，首次對現(xiàn)有標準遺傳算法進行了改進，以更有效求解這些問題。提出了三個改進型遺傳算法，即對偶適應性遺傳算法，方向進化遺傳算法和概率二值搜索遺傳算法。在對偶適應性遺傳算法中，提出了一個待優(yōu)化目標函數(shù)的對偶函數(shù)，將該對偶函數(shù)巧妙的結合進標準遺傳算法，從而使遺傳算法可以自適應地進行變異運算，提高算法獲得全局最優(yōu)解的能力。在方向進化遺傳算法中，提出一個新的遺傳算子，方向進化算子。該算子以個體的祖父代和父代的進化趨勢指導子代的個體變異，可以使新解以最大概率在最優(yōu)區(qū)域產(chǎn)生。在概率二值搜索遺傳算法中，提出對個體基因二值位在遺傳進化中的表現(xiàn)進行統(tǒng)計記錄，以此記錄為指導產(chǎn)生若干新鮮解補入種群，以改良種群質量。三個新算法與標準遺傳進行的數(shù)值實驗和設計實例對比顯示了新算法對遺傳算法收斂性的改進是十分可觀的（參見Fan, Xi, Wang, Inverse Problems in Engineering, 2000）。
2．論文首次系統(tǒng)提出靜止葉柵遺傳算法設計理論和設計模型（參見Fan, Journal of Power and Energy, Proc. Instn. Mech. Engrs, 1998）。在設計模型中，以改進型遺傳算法為基礎，探索了氣動葉柵設計中遺傳算子的選取及運算規(guī)律，提出了適合遺傳算法操作的葉柵個體參數(shù)化技術和相應的基因編碼方法。與此同時，在設計模型中，還嘗試將遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行結合，提出在遺傳算法葉柵設計方法中加入一個前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡策略，用于完成對已知葉片形狀的流動分析，從而減少算法中實際CFD分析程序計算個體適應值的時間，縮短遺傳算法進化周期。另外，首次提出直接受用前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡在遺傳算法的訓練和演化下完成葉柵氣動設計任務的方法。所提出的遺傳算法設計模型均具有廣泛的通用性，可以與任何層次的CFD流場分析程序結合?？梢詫鈩尤~柵進行任意命題下的自動設計，既可以對葉柵進行傳統(tǒng)意義上的正命題設計和逆命題設計，也可以實現(xiàn)葉柵的混合命題設計。
3．傳統(tǒng)的離心壓縮機葉輪及其它氣動元件均為單點設計，即按一個給定工況點設計。如此設計出的元件在設計工況點附近尚能較好工作，但當實際運行工況偏離設計工況時，元件的性能就會急劇惡化。論文將航空機翼中多點設計的思想首次引入離心壓縮機葉柵的氣動設計當中，欲通過以元件的兩個或更多個希望的運行工況點作為給定設計點，設計出在各個設計點之間均能較好工作的折中（trade-off）最優(yōu)化葉柵。論文首次提出氣動葉柵多點設計問題的數(shù)學描述。對葉柵多點設計問題，提出三個有效獲取問題Pareto解集的遺傳算法方法求解策略，即全局適應值競賽策略，雙枝競賽策略和Pareto占優(yōu)競賽策略。所提出的遺傳算法多點設計方法得到擴壓葉柵設計實例的實驗驗證（參見Fan, Xi, Wang, Journal of Power and Energy, Proc. Instn. Mech. Engrs, 2000, Fan, Xi, Wang, Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2000）。
4．遺傳算法在葉柵形狀優(yōu)化上的成功應用激勵作者嘗試用該方法進行葉柵流場的數(shù)值分析。論文研究和探討了生物進行系統(tǒng)與守恒定律支配的非生物物理系統(tǒng)的相似性?；谶@些相似性，提出了一個求解流場問題的初步的“遺傳算法類”CFD方法。該方法以流場的解作為遺傳進化個體，以候選解滿足守流體守恒性（如質量守恒，能量守恒等）的誤差作為其適應性的度量，通過遺傳算法對流場進行求解。初步探討了守恒性誤差的求解方法所得結果令人鼓舞，它初步顯示，遺傳算法具有進行葉柵流場分析的巨大潛力。