【翼型】遗传算法和非线性规划NACA 2412翼型几何优化【含Matlab源码 16028期】

Matlab领域博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者个人主页Matlab领域代码获取方式CSDN Matlab领域—代码获取方式座右铭路漫漫其修远兮吾将上下而求索。更多Matlab物理应用仿真内容点击①Matlab物理应用高阶版②付费专栏Matlab物理应用进阶版③付费专栏Matlab物理应用初级版⛳️关注CSDN Matlab领域更多资源等你来⛄一、遗传算法和非线性规划NACA 2412翼型几何优化用途为项目仓库 README 生成图片读取XFLR5 输出的 Selig 格式翼型.dat坐标文件完成三件工作基准翼型与优化后翼型几何对比图 geometry_comparison.png目标函数等高云图 objective_landscape.png弯度‑厚度比目标函数随最大弯度m、最大厚度t变化生成变形动画 GIF morphing.gif展示 21 步从 NACA2412 向优化翼型平滑变形全过程项目背景NACA2412 翼型优化优化参数m最大弯度p最大弯度位置t最大厚度优化固定p0.516。clear; clc; close all;here fileparts(mfilename(‘fullpath’));addpath(fullfile(here, ‘NACA2412’), fullfile(here, ‘Optimization’));resDir fullfile(here, ‘…’, ‘results’);seqDir fullfile(resDir, ‘morph_sequence’);figDir fullfile(resDir, ‘figures’);if ~exist(figDir, ‘dir’), mkdir(figDir); end初始化与路径设置清空变量、命令行关闭全部图窗。获取脚本所在文件夹路径把NACA2412、Optimization文件夹加入 MATLAB 搜索路径保证自定义函数可调用。定义目录resDir上级results结果总文件夹seqDir存放 21 个变形中间翼型 dat 文件morph_sequencefigDir输出图片 / GIF 的文件夹不存在就自动创建。第一部分Baseline vs optimised 基准翼型 VS 优化翼型[xb, yb] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_00.dat’));[xo, yo] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_20.dat’));f1 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 900 380]);plot(xb, yb, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(xo, yo, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; grid on; xlim([0 1]); ylim([-0.08 0.12]);xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);legend(‘NACA 2412 (baseline)’, ‘Optimised: m 0.050, p 0.516, t 0.080’, ‘Location’, ‘southeast’);title(‘Airfoils analysed in XFLR5’);% exportgraphics(f1, fullfile(figDir, ‘geometry_comparison.png’), ‘Resolution’, 150);第二部分Objective landscape 目标函数地形图等高填充图 contourfx linspace(0, 1, 100)‘;m linspace(0, 0.05, 41);t linspace(0.08, 0.15, 36);R zeros(numel(t), numel(m));for i 1:numel(t)for j 1:numel(m)R(i, j) camberThicknessRatio([m(j), 0.516, t(i)], x);endendf2 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 620 480]);contourf(m, t, R, 20, ‘LineColor’, ‘none’); hold on;cb colorbar; cb.Label.String ‘camber / thickness’;plot(0.02, 0.12, ‘wo’, ‘MarkerSize’, 9, ‘LineWidth’, 2);plot(0.05, 0.08, ‘wp’, ‘MarkerSize’, 16, ‘MarkerFaceColor’, ‘w’);text(0.0205, 0.1235, ’ NACA 2412’, ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’);text(0.0495, 0.0835, optimum , ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘HorizontalAlignment’, ‘right’);xlabel(‘maximum camber m’); ylabel(‘maximum thickness t’);title(‘Objective rises towards high m and low t: optimum sits on the bounds’);% exportgraphics(f2, fullfile(figDir, ‘objective_landscape.png’), ‘Resolution’, 150);第三部分Morphing GIF 翼型连续变形 GIF 动画f3 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 800 360]);gifFile fullfile(figDir, ‘morphing.gif’);for k 0:20[xs, ys] readDat(fullfile(seqDir, sprintf(‘naca2412_morph_%02d.dat’, k)));clf(f3);plot(xb, yb, ‘-’, ‘Color’, [0.75 0.75 0.75], ‘LineWidth’, 1); hold on;plot(xs, ys, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; axis([0 1 -0.08 0.12]); grid on;xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);title(sprintf(‘Morphing NACA 2412 \rightarrow optimised airfoil: step %d/20’, k));drawnow;[im, map] rgb2ind(frame2im(getframe(f3)), 32);delay 0.12;if k 0 || k 20, delay 1.0; endif k 0imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘LoopCount’, Inf, ‘DelayTime’, delay);elseimwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘WriteMode’, ‘append’, ‘DelayTime’, delay);endendfprintf(‘Figures written to %s\n’, figDir);循环遍历k0~20一共 21 步变形序列 dat 文件。每一步读取当前变形中间翼型坐标xs,ys清空画布。灰色细线一直叠加绘制原始基准 NACA2412 作为参考背景蓝色粗线绘制当前这一步变形后的翼型。保持等比例坐标轴更新标题显示当前步数step k/20。getframe捕获图窗画面rgb2ind把 RGB 图像转为 GIF 需要的索引颜色图32 色。帧延时设置中间帧 0.12 秒首帧、末帧停留 1 秒方便观察起始与结束翼型。imwrite生成 GIFk0新建 GIF 文件LoopCount,Inf无限循环播放。k0WriteMode,append追加每一帧到 GIF 文件。循环结束控制台打印输出路径。效果 GIF动画演示从 NACA2412 缓慢连续变化到优化翼型。整体要点总结全部输入文件Selig .dat翼型坐标由 XFLR5 导出存放在results/morph_sequence依赖外部函数camberThicknessRatio()不在本脚本需要另外的 m 文件用于计算弯度厚度比目标函数三个输出产物两张 PNG 图片 一张无限循环 GIF导出代码默认注释取消注释才会写磁盘GIF 实现原理逐帧绘图捕获窗口画面拼接为 GIF首末帧加长停留时间axis equal非常关键翼型绘图必须开启防止几何失真目标函数云图可以直观看优化问题最优解落在参数搜索边界是约束优化典型现象。⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码%% Figures for the repository README% Rebuilds results/figures from the airfoil files that were analysed in% XFLR5 for the report (results/morph_sequence):% geometry_comparison.png baseline vs optimised airfoil% objective_landscape.png camber/thickness objective over (m, t)% morphing.gif the 21-step morphing sequenceclear; clc; close all;here fileparts(mfilename(‘fullpath’));addpath(fullfile(here, ‘NACA2412’), fullfile(here, ‘Optimization’));resDir fullfile(here, ‘…’, ‘results’);seqDir fullfile(resDir, ‘morph_sequence’);figDir fullfile(resDir, ‘figures’);if ~exist(figDir, ‘dir’), mkdir(figDir); end%% Baseline vs optimised (step 0 and step 20 of the analysed sequence)[xb, yb] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_00.dat’));[xo, yo] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_20.dat’));f1 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 900 380]);plot(xb, yb, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(xo, yo, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; grid on; xlim([0 1]); ylim([-0.08 0.12]);xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);legend(‘NACA 2412 (baseline)’, ‘Optimised: m 0.050, p 0.516, t 0.080’, ‘Location’, ‘southeast’);title(‘Airfoils analysed in XFLR5’);% exportgraphics(f1, fullfile(figDir, ‘geometry_comparison.png’), ‘Resolution’, 150);%% Objective landscape: camber/thickness over (m, t) at p 0.516x linspace(0, 1, 100)‘;m linspace(0, 0.05, 41);t linspace(0.08, 0.15, 36);R zeros(numel(t), numel(m));for i 1:numel(t)for j 1:numel(m)R(i, j) camberThicknessRatio([m(j), 0.516, t(i)], x);endendf2 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 620 480]);contourf(m, t, R, 20, ‘LineColor’, ‘none’); hold on;cb colorbar; cb.Label.String ‘camber / thickness’;plot(0.02, 0.12, ‘wo’, ‘MarkerSize’, 9, ‘LineWidth’, 2);plot(0.05, 0.08, ‘wp’, ‘MarkerSize’, 16, ‘MarkerFaceColor’, ‘w’);text(0.0205, 0.1235, ’ NACA 2412’, ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’);text(0.0495, 0.0835, optimum , ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘HorizontalAlignment’, ‘right’);xlabel(‘maximum camber m’); ylabel(‘maximum thickness t’);title(‘Objective rises towards high m and low t: optimum sits on the bounds’);% exportgraphics(f2, fullfile(figDir, ‘objective_landscape.png’), ‘Resolution’, 150);%% Morphing GIF from the analysed sequencef3 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 800 360]);gifFile fullfile(figDir, ‘morphing.gif’);for k 0:20[xs, ys] readDat(fullfile(seqDir, sprintf(‘naca2412_morph_%02d.dat’, k)));clf(f3);plot(xb, yb, ‘-’, ‘Color’, [0.75 0.75 0.75], ‘LineWidth’, 1); hold on;plot(xs, ys, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; axis([0 1 -0.08 0.12]); grid on;xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);title(sprintf(‘Morphing NACA 2412 \rightarrow optimised airfoil: step %d/20’, k));drawnow;[im, map] rgb2ind(frame2im(getframe(f3)), 32);delay 0.12;if k 0 || k 20, delay 1.0; endif k 0imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘LoopCount’, Inf, ‘DelayTime’, delay);elseimwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘WriteMode’, ‘append’, ‘DelayTime’, delay);endendfprintf(‘Figures written to %s\n’, figDir);function [x, y] readDat(file)% Coordinates of a Selig-format .dat file (the first line is the name)data readmatrix(file, ‘FileType’, ‘text’, ‘NumHeaderLines’, 1);x data(:, 1);y data(:, 2);end2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1] 门云阁.MATLAB物理计算与可视化[M].清华大学出版社2013.3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他