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基于RBF神经网络和遗传算法的超声速Licher双翼优化设计研究
标题：基于RBF神经网络和遗传算法的超声速Licher双翼优化设计研究
摘要：
本文以超声速Licher双翼的优化设计为研究对象，采用RBF神经网络和遗传算法相结合的方法，对双翼进行多目标优化设计。首先，通过对双翼的几何参数进行参数化建模，建立了流场数值模拟模型。然后，使用RBF神经网络对数值模拟模型进行训练，实现对流场性能的预测。接着，采用遗传算法对双翼的几何参数进行优化，得到最优的双翼设计方案。最后，通过对比分析，验证了该方法的有效性和优越性。
关键词：超声速Licher双翼；RBF神经网络；遗传算法；优化设计
第一章：引言
1.1研究背景
超声速飞行器的设计与优化一直是飞行器设计领域的热点和难点问题之一。Licher双翼作为超声速飞行器的重要组成部分，其几何参数的优化设计对飞行器的性能有着重要影响。因此，本文针对超声速Licher双翼的优化设计展开研究。
1.2研究目的和意义
本文旨在利用RBF神经网络和遗传算法相结合的方法，对超声速Licher双翼进行优化设计，以提高其流场性能和整体飞行性能。通过该研究，可为超声速飞行器的设计与优化提供新的方法和思路。
第二章：超声速Licher双翼几何参数建模和数值模拟
2.1超声速Licher双翼几何参数建模
2.2流场数值模拟模型建立
第三章：RBF神经网络的训练和预测
3.1RBF神经网络介绍
3.2数据集的准备
3.3RBF神经网络的训练
3.4流场性能的预测
第四章：遗传算法的优化设计
4.1遗传算法的基本原理
4.2双翼几何参数的编码
4.3优化设计的目标函数和约束条件
4.4遗传算法的优化过程
4.5最优双翼设计方案的获取
第五章：结果分析和比较
5.1优化设计结果的分析
5.2与传统方法的比较
5.3结果的可行性和有效性讨论
第六章：总结和展望
6.1研究成果总结
6.2存在的问题和改进方向
6.3未来研究的展望
参考文献
注：此为论文结构的示例，具体内容可根据实际研究进行调整和扩充。