梅基宁，Raino A.E。;雅克·佩里奥;托伊瓦宁，贾里 使用遗传算法进行空气动力学和电磁学中的多学科形状优化。 （英语） Zbl 0929.76105号 国际期刊数字。方法流体 30，第2期，149-159（1999）. 摘要：我们提出了一种二维翼型的多目标多学科设计优化。利用遗传算法获得了最优解的Pareto集的近似值。第一个目标函数是阻力系数。作为约束，要求升力系数高于给定值。CFD分析求解器基于欧拉方程的有限体积离散化。第二个目标函数相当于给定扇区上横磁雷达截面的积分。计算电磁场分析需要求解二维亥姆霍兹方程，该方程是使用虚拟域方法获得的。在IBMSP2并行计算机上进行的数值实验说明了上述进化方法。 引用于21文件 MSC公司： 76立方米 变分方法在流体力学问题中的应用 76个M12 有限体积法在流体力学问题中的应用 76小时05 跨音速流动 92D99型 遗传学和种群动力学 78立方米 变分方法在光学和电磁理论问题中的应用 关键词：多目标设计优化;横向磁雷达截面积分;二维翼型;最优解的Pareto集;遗传算法;阻力系数;欧拉方程;二维亥姆霍兹方程;虚拟区域法;IBM SP2并行计算机 软件：基因科普 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.A.E.Mäkinen}等人，《国际数学家杂志》。方法流体30，No.2，149--159（1999；Zbl 0929.76105） 全文： 内政部 参考文献： [1] 詹姆逊，J.Sci。计算。第3页233页–（1988年） [2] 椭圆系统的最佳形状设计，施普林格，柏林，1984年·doi:10.1007/978-3-642-87722-3 [3] 和，“机翼剖面的多学科优化设计”，（编辑），结构优化93，结构系统优化设计世界大会，第二卷，1993年，第61-68页。 [4] 以及，“使用虚拟域方法进行亥姆霍兹/势流问题的最优形状设计”，AIAA论文94-4307-CP，第五届AIAA/USAF/NASA/ISSMO多学科分析与优化研讨会，1994年，第529-536页。 [5] 和，“由亥姆霍兹/势流方程控制的最优形状设计问题的并行求解”，等人（编辑），第七届科学计算并行处理SIAM会议，SIAM，宾夕法尼亚州费城，1995年，第102-103页。 [6] 和（eds），多准则设计优化。程序和应用，施普林格，柏林，1990年·doi:10.1007/978-3642-48697-5 [7] 以及，“在并行计算机上使用遗传算法进行二维空气动力学的形状设计优化”，见和（编辑），parallel CFD’95，Elsevier，Amsterdam，1996，第395-402页。 [8] 《神经和人工系统的适应》，密歇根大学出版社，安娜堡，1975年。 [9] 《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，Addison-Wesley，Reading，MA，1989年·Zbl 0721.68056号 [10] “使用矢量评估遗传算法进行机器学习的一些实验”，TCGA文件编号00314，博士论文，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔，1984年。 [11] 斯里尼瓦斯，埃沃。计算。第3页，第221页–（1995年） [12] 和，“多目标优化器”，in，and（eds），《自然中的并行问题解决——PPSN IV》，进化计算国际会议，第1141卷，计算机科学讲稿，柏林斯普林格，1996年，第584-593页。 [13] 伊利诺伊大学厄本那-香槟分校遗传算法实验室，伊利诺伊州第91011号伊利诺伊GAL报告，1991年。 [14] 遗传算法+数据结构=进化程序，施普林格，柏林，1992年·Zbl 0763.68054号 ·doi:10.1007/978-3-662-02830-8 [15] 和，“使用隐式格式的欧拉方程多重网格解”，AIAA论文85-0293，AIAA第23届航空航天科学会议，1985年。 [16] 和，“FINF2A:稳定二维和轴对称流动的多块Navier-Stokes解算器”，报告B-38，赫尔辛基理工大学空气动力学实验室，1992年。 [17] 班伯格，SIAM J.数字。分析。第27页，第323页–（1990年） [18] 和，“求解无界域亥姆霍兹波动方程的虚拟域方法”，（编辑），《数值方法和数学建模》，俄罗斯科学院数值数学研究所，1992年，第56-69页（俄语）。 [19] 以及《计算机图形和几何建模中使用的样条线简介》，Morgan Kaufmann，Los Altos，1987年。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。