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Transonic Airfoil Design Optimization Using Soft Computing Methods

机译：使用软计算方法的跨音速翼型设计优化

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Soft computing methods such as genetic algorithms and artificial neural networks are useful tools for performing design optimization. Genetic algorithms allow the design parameters to evolve progressively into an optimal or near- optimal state while artificial neural networks can provide accurate design data for processing by genetic algorithms. For transonic airfoil design optimization, genetic Algorithms are particularly suited because the method is Inherently able to handle non-smooth variations in the Design parameter space and can avoid being trapped in Regions of local optima.
机译：诸如遗传算法和人工神经网络之类的软计算方法是执行设计优化的有用工具。遗传算法允许设计参数逐渐演变为最佳或接近最佳状态，而人工神经网络可以提供准确的设计数据以供遗传算法处理。对于跨音速机翼设计优化，遗传算法特别适合，因为该方法固有地能够处理设计参数空间中的非平滑变化，并且可以避免陷入局部最优区域。

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