排灌机械工程学报
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排灌机械工程学报  2010, Vol. 28 Issue (5): 428-433    DOI: 10.3969/j.issn.1674—8530.2010.05.013
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遗传算法的改进及其在流体机械领域的应用
陶海坤1, 谭  磊2, 曹树良2
(1.武汉第二船舶设计研究所, 湖北 武汉 430064; 2.清华大学 热能工程系, 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,  北京 100084)
Improvement on genetic algorithms and its application in fluid machinery
Tao Haikun1, Tan Lei2, Cao Shuliang2
(1.Wuhan Second Ship Design and Research Institute, Wuhan, Hubei 430064, China;  2.State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Department of Thermal Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)  
 全文: PDF (465 KB)   HTML (1 KB)   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 对遗传算法流程进行了多方面的改进, 形成了可以称为“基于排序的轮盘赌、选优策略、启发式交叉、自适应非均匀性变异、跨世代精英选择、小生境策略”的遗传算法.该算法弥补了基本遗传算法容易产生早熟现象而得到局部最优解的局限性,加快收敛速度,计算选取的种群较小,降低了计算工作量.应用改进遗传算法,以大型泵站钟形进水流道为研究对象,结合CFD分析了设计参数与出口流速分布均匀度的关系.研究结果表明,改进遗传算法能成功地应用于钟形进水流道的多参数优化设计,改善其水力性能,2参数和5参数的目标函数值分别达到了96.817% 和97.285%,具有很好的工程实际应用价值.
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陶海坤
曹树良
关键词 流体机械   遗传算法   优化   泵站   进水流道     
Abstract: GA(genetic algorithms) was overall improved: roulette wheel selection based on sorting, excellent  selection strategy was used in selection operator, heuristic crossover was used in crossover operator,adaptive nonunformity variation was used in variation operation, also, cross century elite choosing strategy and niche strategy were introduced. Traditional GA is easy to generate premature phenomena and get the local optimal solution. Improved-GA which overcomes the disadvantages of traditional GA speeds up the convergence rate. The population size selected by improved-GA is small, so as to reduce the calculation work. The relationship of design parameters and outlet velocity uniformity of bell-like inlet passage was researched using improved-GA and CFD. The results indicate that the improved-GA can successfully apply to multi-parameter optimization design of bell like inlet passage. The hydraulic performance of bell-like inlet passage is greatly improved. Objective function values of two parameters and five parameters are 96.817% and 97.285%, respectively. This study provides references for engineering applications.
Key wordsfluid machinery   genetic algorithms   optimization   pumping station   inlet passage   
收稿日期: 2009-12-31; 出版日期: 2010-09-30
基金资助:

国家自然科学基金资助项目(50776052);国家863计划项目(2008AA05Z201)

通讯作者: 陶海坤(1979-),男,湖北襄樊人,工程师,博士(thkun@tsinghua.org.cn),主要从事流体机械研究.    
作者简介: 谭磊(1984-),男,湖南浏阳人,博士研究生(tant06@mail.tsinghua.edu.cn),主要从事流体机械设计研究.
引用本文:   
陶海坤,谭,磊等. 遗传算法的改进及其在流体机械领域的应用[J]. 排灌机械工程学报, 2010, 28(5): 428-433.
TAO Hai-Kun,TAN ,LEI et al. Improvement on genetic algorithms and its application in fluid machinery[J]. Journal of Drainage and Irrigation Machinery Engin, 2010, 28(5): 428-433.
 
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