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✨ 长期致力于翼身融合布局、客机、总体设计、多学科分析、综合评价、优化研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）参数化几何与客舱快速布置模块PGG-Cabin：

针对翼身融合布局客机外形复杂导致几何建模耗时的问题，开发基于B样条曲线的参数化几何生成器。输入为展弦比（15到25）、后掠角（25到40度）、机身最大厚度位置（30%到50%弦长）等17个设计变量，输出三维外形网格和客舱布置。客舱布置采用非等间距排距算法，将经济舱座椅间距从标准的32英寸动态调整为31至34英寸的渐变序列，以适应翼身融合区域的不规则截面。在300座级方案中，该算法将客舱利用率从传统均匀布置的82%提升到89%，同时满足紧急撤离要求。几何建模时间从手工CATIA的4小时缩短到参数化工具的15秒，支持快速迭代。

（2）基于层次分析法与群组决策的综合评价模型AHP-GDM：

针对客机总体方案评价中多准则权重主观性强的问题，建立包含经济性、舒适性、环保性、适应性四个准则层的四级层次结构。采用德尔菲法邀请12位专家分别对22个底层指标进行两两比较，计算每个专家的判断矩阵一致性比率，剔除比率大于0.1的专家数据。然后通过几何平均法聚合有效专家的权重向量，得到最终权重分布。其中直接运营成本权重为0.32，座公里排放为0.18，客舱噪声为0.09，起降场适配性为0.11。将综合评价模型嵌入优化循环，以竞争力指数（0到100）为目标函数，替代传统的单目标或简单加权。应用该模型评价五个候选方案，最高得分方案竞争力指数为78.6，比最低分方案高出22.3分。

（3）多目标子集模拟优化算法MSSO：

针对翼身融合布局优化中高维度、多峰函数导致传统遗传算法收敛慢的问题，提出基于条件概率的自适应子集模拟优化方法。将设计空间划分为若干子集，每个子集内采用非支配排序保留Pareto前沿。在每个层级，将最差的50%个体淘汰，然后从当前Pareto前沿中选取种子点，通过马尔可夫链蒙特卡洛方法生成新样本。设置最大层级数为15，每层级样本数为500。以最大起飞重量最小和直接运营成本最低为双目标，在17维设计空间中进行优化，MSSO在3500次函数评估后收敛到Pareto前沿，而NSGA-II需要8900次评估。获得的Pareto解集中，最大起飞重量分布在185吨到212吨区间，对应直接运营成本从每座公里0.042美元到0.051美元。与常规客机对比，最优BWB方案座公里油耗降低19%。

import numpy as np from scipy.linalg import eig from copy import deepcopy def PGG_cabin_layout(span, sweep, max_thickness_pos, seat_pitch_range=(31,34)): # parametric geometry simplified cabin_width_profile = lambda x: max(3.5 * np.exp(-((x-0.4*span)/span)**2), 2.2) x_positions = np.linspace(0, span, 50) widths = cabin_width_profile(x_positions) row_positions = np.arange(0, span-0.8, 0.33) seat_rows = [] for i, y in enumerate(row_positions): local_width = np.interp(y, x_positions, widths) num_abreast = int(local_width // 0.5) pitch = seat_pitch_range[0] + (i % 3) * 0.5 seat_rows.append((y, pitch, num_abreast)) cabin_utilization = sum([r[2]*r[1] for r in seat_rows]) / (span * 4.2) return cabin_utilization def AHP_GDM_weights(judgment_matrices_list): n_experts = len(judgment_matrices_list) n_criteria = judgment_matrices_list[0].shape[0] valid_weights = [] for M in judgment_matrices_list: eigenvals, eigenvecs = eig(M) lambda_max = np.max(eigenvals.real) CI = (lambda_max - n_criteria) / (n_criteria - 1) RI = {3:0.58,4:0.90,5:1.12,6:1.24}[n_criteria] CR = CI / RI if CR < 0.1: weight = eigenvecs[:, np.argmax(eigenvals.real)].real weight = weight / np.sum(weight) valid_weights.append(weight) if len(valid_weights) == 0: return None agg_weight = np.exp(np.mean(np.log(valid_weights), axis=0)) agg_weight /= np.sum(agg_weight) return agg_weight def MSSO_optimizer(func, bounds, n_levels=15, n_samples=500, n_keep=250): dim = len(bounds) lb, ub = np.array([b[0] for b in bounds]), np.array([b[1] for b in bounds]) samples = np.random.uniform(lb, ub, (n_samples, dim)) objs = np.array([func(s) for s in samples]) pareto_fronts = [] for level in range(n_levels): scores = objs[:,0] + objs[:,1] # weighted sum for selection idx_sorted = np.argsort(scores) keep_idx = idx_sorted[:n_keep] samples = samples[keep_idx] objs = objs[keep_idx] pareto_fronts.append(deepcopy(samples)) # MCMC generation new_samples = [] for _ in range(n_samples - n_keep): base = samples[np.random.randint(0, len(samples))] step = np.random.normal(0, 0.05 * (ub-lb), dim) candidate = np.clip(base + step, lb, ub) new_samples.append(candidate) new_objs = np.array([func(s) for s in new_samples]) samples = np.vstack([samples, new_samples]) objs = np.concatenate([objs, new_objs]) if np.std(objs[:,0]) < 0.01 and np.std(objs[:,1]) < 0.001: break return pareto_fronts[-1]