翼型的空气动力学优化
使用进化算法对机翼进行空气动力学优化。
动机
该项目于2016年5月完成，目的是对ISAE-SUPAERO研究生院第二年的粘性空气动力学课程进行最终评估。
方法
目的是找到一种在滑流条件下能最大化给定性能标准的滑翔机翼型。 选择类形状变换（CST）可以对机翼几何形状进行数学建模，因为它所需的参数数量少且具有强大的建模能力。 CST还可以轻松确保前后缘的几何形状一致。 使用了两种不同的优化算法：
首先实现了遗传算法，其中CST参数充当“染色体”，而机翼充当“个体”。
然后实施了混合遗传算法，包括两个步骤。 第一步与遗传算法相同，其中第二步执行约束优化，以进一步利用先前发现的局部吸引区。
迄今为止，仅遗传算法已上传。
先决条件
该项目是用MATLAB编写的，因此需要MATLAB的副本。 它还使用了MATLAB的Global Optimization Toolbox的
2021-06-15 22:27:56
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2021-03-26 09:58:37
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风力发电机叶片设计过程中基本的叶素动量理论（BEM）的介绍，同时对其中的空气动力学和叶片的翼型进行介绍。
2021-03-08 15:15:24
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