基于并行EGO算法的激波控制鼓包减阻优化.docx

基于并行EGO算法的激波控制鼓包减阻优化
摘要
鼓包减阻技术作为一种被广泛关注的减阻技术，在飞行器等领域的应用越来越广泛。然而，目前仍存在一些问题，例如当前常用的方法对于多参数问题的求解效率较低、求解精度有限等。鉴于此，本文提出了一种基于并行EGO算法的激波控制鼓包减阻优化算法，并对其性能进行了实验评估。实验结果表明，该算法在处理多参数问题、提高求解精度和减少运算时间等方面具有很大优势。
关键词：鼓包减阻、并行EGO算法、多参数问题、求解精度、减少运算时间。
Abstract
Asawidelyusedtechniquefordragreduction,theturbulentflowcontrolisincreasinglyusedinthefieldofaerospaceengineering.However,therearestillsomeproblems,suchasthelowefficiencyofthecurrentcommonlyusedmethodsforsolvingmulti-parameterproblems,andthelimitedaccuracyofthesolutions.Inviewofthis,thispaperproposesaparallelEGOalgorithmbasedonshockwavecontroldrumpackreductionoptimizationalgorithm,anditsperformanceisexperimentallyevaluated.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasgreatadvantagesindealingwithmulti-parameterproblems,improvingsolutionaccuracyandreducingoperationtime.
Keywords:drumpackreduction,parallelEGOalgorithm,multi-parameterproblem,solutionaccuracy,reductionofoperationtime.
1.引言
随着航空航天技术的不断发展，涡流控制技术在飞行器和火箭的设计中越来越受到关注。其中，鼓包减阻技术作为一种常见的涡流控制技术已经被证明可以大大降低阻力，提高气动效率，并获得了广泛的应用。
然而，目前广泛使用的鼓包减阻技术仍存在一些问题，例如缺乏精确和有效的优化方法来设计鼓包的形状和位置。为解决这些问题，本文提出了一种基于并行EGO算法的激波控制鼓包减阻优化算法。
2.相关工作
在过去的十年中，已经提出了许多鼓包减阻优化算法，例如遗传算法、人工神经网络、反向设计等。然而，由于多参数问题的复杂性，这些方法在优化多参数问题方面存在一定的局限性。特别是在求解具有大量输入变量的多参数问题时，这些方法的求解效率很低，并且很难达到较高的精度。
为了克服这些局限性，已经提出了一些新的优化算法来解决以上问题，其中包括基于贝叶斯优化的序列模型优化（SMBO）和基于高斯过程的贝叶斯优化算法（GPBO）。
3.并行EGO算法的介绍
EGO算法是一种基于Kriging插值模型的优化算法，其主要思想是在局部搜索和全局搜索之间进行平衡，从而最终找到全局最优解，该算法已经被证明是有效的优化算法。
然而，为了提高算法的求解效率，我们提出了一种并行EGO算法。其本身是一种优化算法，它可以在多核计算机集群中并行运行，从而提高求解速度。在该算法中，我们将所有变量都进行离散化处理，以便能够在集合上进行优化。在实现并行算法时，我们使用MapReduce框架，通过将生成的样本分配到不同的集群节点上进行并行计算，最终得到全局最优解。
4.鼓包减阻优化算法的设计
我们将鼓包的位置和形状作为输入参数，同时将运动状态和控制时间等因素视为优化目标，通过优化以上参数，使得飞行器可以获得最佳的气动性能。在本文中，我们使用流体动力学软件来模拟鼓包减阻过程，通过计算机模拟分析鼓包的位置和形状与空气流动之间的关系。
然后，我们使用并行EGO算法来进行优化计算，以找到最优的鼓包位置和形状。在此过程中，对于每个迭代步骤，我们使用已知的样本来训练Kriging模型，并使用该模型进行轮询或采样以生成下一个样本。在每个子节点中，我们使用不同的种子值和处理周期来执行并行EGO操作。
5.实验结果
为评估本文提出的基于并行EGO算法的鼓包减阻优化算法的性能，我们通过模拟流动进行实验。在实验中，我们使用不同的参数设置和不同数量的节点进行优化计算。实验结果表明，该算法可以在多参数问题求解时节省时间和提高求解精度，具有很好的优化效果。
6.结论
本文介绍了一种基于并