"基于遗传算法的微型飞行器翼型优化设计"
本文主要介绍了基于遗传算法的微型飞行器翼型优化设计，旨在通过遗传算法来优化微型飞行器翼型的气动性能，以提高飞行器的整体性能。
文章对微型飞行器的发展背景进行了简介，提到美国DARPA于1992年提出微型飞行器（Micro Air Vehicles，MAVs）概念，引发了世界各国对微型飞行器的研究热潮。随后，文章对微型飞行器的研究现状进行了概述，指出微型飞行器的气动布局设计中，翼型的气动性能起到关键性的作用，因此对翼型进行优化设计很有必要。
接下来，文章详细介绍了基于遗传算法的微型飞行器翼型优化设计方法。在优化过程中，翼型由解析函数线性叠加法表示，然后通过计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）软件Fluent对设计的翼型进行了升力系数和阻力系数的气动计算。应用遗传算法，以最大升阻比为目标，得到了一组优化的翼型外形参数，并用Isight软件集成实现了计算过程的自动化。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法，通过模拟生物进化过程，来搜索最优解。在本文中，遗传算法被用于优化微型飞行器翼型的气动性能，以提高飞行器的整体性能。
文章还对微型飞行器翼型优化设计的关键技术进行了介绍，包括翼型参数化、气动性能计算、遗传算法优化等，并对微型飞行器翼型优化设计的应用前景进行了展望。
本文通过基于遗传算法的微型飞行器翼型优化设计，旨在提高微型飞行器的整体性能，为微型飞行器的发展提供了新的思路和方法。
关键词：遗传算法、微型飞行器、翼型优化设计、计算流体力学、气动性能计算。
知识点：
1. 遗传算法的基本原理和应用
2. 微型飞行器的发展背景和研究现状
3. 翼型参数化和气动性能计算
4. 遗传算法在微型飞行器翼型优化设计中的应用
5. 计算流体力学（CFD）在气动性能计算中的应用
6. Isight软件在计算过程自动化中的应用
参考文献：
[1] B. Allen Gardner, Michael S. Selig. Optimization of Airfoil Shapes for Micro Air Vehicles. Journal of Aircraft, 2003, 40(5): 861-869.
[2] W. Shyy, H. Liu, J. Tang. Aerodynamic Design of Micro Air Vehicles. AIAA Journal, 2007, 45(10): 2451-2463.
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