利用遺傳演算法優化機翼形狀

美國紐約大學的研究人員利用遺傳演算法優化機翼橫截面的形狀，提高3D列印的機翼在向前飛行時的速度。

研究表明，固定翼飛行器飛行過程中，機翼形狀的細微變化會大幅改變飛行器的空氣動力學。而撲翼飛行和波動游泳具有不同的流體動力學效應，如渦流和其他不穩定現象。這種運動方式會不斷地由翅片產生和脫落渦流，具有更好的動力學特性。人們期望利用空氣或液體箔片模擬這種運動。然而目前還缺少能對這種箔片形狀進行全面優化的方法。為此，研究人員採用遺傳演算法對箔片形狀進行優化。在這個演算法中，「基因」是定義形狀的數學參數，「育種」是來自父翅的基因組合形成的一個後代，翅膀的測量速度是遺傳中的「適應性」，決定繁殖的可能性。為了單獨分析輪廓形狀的影響，只考慮具有均勻翼展形狀的起伏剛性箔片情況。通過3D列印製造箔片，讓箔片在水中自行推進，速度最快的將被選為新一代的翅膀。經過多代的迭代，速度最快的箔片，其橫截面類似於細長的淚珠，具有可量化的特徵，如邊緣清晰度明顯的前後不對稱。

這項研究為機翼形狀優化提供了新思路，所用的方法可應用於其他複雜工程問題，尤其是涉及流體中物體的問題，如通過優化形狀實現減阻，或優化形狀收集水波中的能量。

（藍海星）

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