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基于多岛遗传算法的湍流模型优化研究
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Study of the Turbulence Model Optimization Based on Multiisland Genetic Algorithm
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    摘要:

    采用Isight软件中的优化拉丁方法设计了20组Realizable kε湍流模型的经验系数,并在Fluent中采用这些经验系数对Ahmed模型的外流场进行了仿真分析.在此基础上,用Kriging模型建立近似面模型,以风洞试验结果为优化目标,采用多岛遗传算法对Realizable kε湍流模型中的经验系数进行优化.最后,把优化的经验系数应用于某实车的研发,并做了风洞试验验证.结果表明,使用优化的经验系数进行计算,得到的速度场云图与实验更为接近,收敛速度快,阻力系数误差也减小了2.8%.

    Abstract:

    20 series of empirical parameters were obtained by applying optimal Latin Hypercube method in Isight, and then the external flow field around Ahmed model was simulated with these parameters in Fluent. On this basis, Kriging model was used to create approximate model. Taking the results from wind tunnel experiments as the optimization goal, the empirical parameters in the Realizable kε turbulence model were optimized with the Multiisland Genetic Algorithm. Finally, these parameters were applied to the development of some real road vehicles, and were verified with the wind tunnel experiment. The results have shown that, by using the optimized empirical parameters, the contour of velocity from simulation is much closer to that of the experiment, and the drag force coefficient error also decreases by 2.8% with fast convergence velocity.

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宋 昕,谷正气,张清林,张海峰.基于多岛遗传算法的湍流模型优化研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2011,38(2):23~29

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