针对多目标优化结果排序与选择的多属性决策(Multi-attribute decision making,MADM)问题,将多目标优化与MADM相结合,提出基于MADM的多目标优化方法,并将该方法应用于跨声速前掠翼(Forward-swept wing,FSW)气动隐身多目标优化中,优化结...针对多目标优化结果排序与选择的多属性决策(Multi-attribute decision making,MADM)问题,将多目标优化与MADM相结合,提出基于MADM的多目标优化方法,并将该方法应用于跨声速前掠翼(Forward-swept wing,FSW)气动隐身多目标优化中,优化结果提高了跨声速FSW的气动和隐身性能。采用类别形状函数变换法(Class-shape function transformation,CST)方法对翼型几何外形进行描述,实现FSW气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立基于N-S方程的计算流体力学方法的FSW气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的FSW隐身分析模型。将Pareto多目标遗传算法得到的Pareto非劣解集构成MADM矩阵,采用基于模糊熵权的改进的逼近理想解的排序法(Modified technique for order preference by similarity to ideal solution,M-TOPSIS)方案评价方法进行Pareto非劣解排序,最终确定最佳的Pareto非劣解。研究结果验证了所提出方法的有效性,为多目标优化问题提供了一种新的解决途径。展开更多
文摘针对多目标优化结果排序与选择的多属性决策(Multi-attribute decision making,MADM)问题,将多目标优化与MADM相结合,提出基于MADM的多目标优化方法,并将该方法应用于跨声速前掠翼(Forward-swept wing,FSW)气动隐身多目标优化中,优化结果提高了跨声速FSW的气动和隐身性能。采用类别形状函数变换法(Class-shape function transformation,CST)方法对翼型几何外形进行描述,实现FSW气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立基于N-S方程的计算流体力学方法的FSW气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的FSW隐身分析模型。将Pareto多目标遗传算法得到的Pareto非劣解集构成MADM矩阵,采用基于模糊熵权的改进的逼近理想解的排序法(Modified technique for order preference by similarity to ideal solution,M-TOPSIS)方案评价方法进行Pareto非劣解排序,最终确定最佳的Pareto非劣解。研究结果验证了所提出方法的有效性,为多目标优化问题提供了一种新的解决途径。
