基于混合遗传算法的高速列车截面变化率优化设计

摘要：

基于遗传算法和单纯形法构造出了一种混合优化算法,对不同编码方式的算法进行了对比分析.发现混合算法的寻优能力明显优于遗传算法的寻优能力.实数编码的混合算法能够更好的保持种群多样性,在存在多个局部最优解的情况下,比二进制编码的混合算法的寻优能力强.利用构造的基于实数编码的混合算法,结合Hicks-Henne型函数参数化方法和Kriging代理模型,对高速列车的截面变化率进行了减小气动阻力的优化设计,得到了在设计空间内的最优截面变化率.优化后,三辆编组列车的气动阻力减小9.41％,其中,压差阻力减小38.02％,摩擦阻力基本不变,头车气动阻力减小12.55％,尾车气动减小13.98％.

关键词：混合算法、截面变化率、遗传算法、Kriging代理模型、高速列车

所属期刊栏目：13

分类号：U292.914(铁路运输管理工程)

资助基金：国家科技支撑计划2009BAG12A03;国家重点基础研究发展计划"973"2011CB71100

在线出版日期：2013-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8349-8355