क्रीगिंग मॉडल का उपयोग करते हुए कुशल अनुकूलन डिज़ाइन विधि

क्रीगिंग-आधारित आनुवंशिक एल्गोरिदम हवाईय डिज़ाइन की समस्याओं पर लागू किया गया है। क्रीगिंग मॉडल, प्रतिक्रिया सतह मॉडलों में से एक, उद्देश्य कार्य (आउटपुट) और डिज़ाइन चर (इनपुट) के बीच एक संबंध का प्रतिनिधित्व करता है जिसका उपयोग सांख्यिकीय प्रक्रिया द्वारा किया जाता है। क्रीगिंग मॉडल अनुकूलन (सर्वश्रेष्ठ खोज) प्रक्रिया में उद्देश्य कार्य के मूल्यांकन के लिए आवश्यक गणनात्मक समय को नाटकीय रूप से कम करता है। 'अपेक्षित सुधार (EI)' को अतिरिक्त नमूना बिंदुओं का चयन करने के मानदंड के रूप में उपयोग किया जाता है। यह न केवल प्रतिक्रिया सतह की सटीकता में सुधार करना संभव बनाता है बल्कि वैश्विक सर्वोत्तम का कुशलतापूर्वक अन्वेषण भी करता है। प्रत्येक डिज़ाइन चर और उनके परस्पर क्रियाओं के उद्देश्य कार्य पर प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए कार्यात्मक भिन्नता (ANOVA) का संचालन किया जाता है। कार्यात्मक ANOVA के परिणाम के आधार पर, डिज़ाइनर उन डिज़ाइन चर की संख्या को कम कर सकते हैं जिनका उद्देश्य कार्य पर छोटा प्रभाव होता है। इस पत्र में, वर्तमान विधि को एक दो-आयामी एयरफॉयल डिज़ाइन और मल्टी-एलिमेंट एयरफॉयल में फ्लैप के स्थान की भविष्यवाणी के लिए लागू किया गया है, जहां लिफ्ट-से-ड्रैग अनुपात (L/D) अधिकतम किया जाता है।