平面度误差目标函数凸凹性的研究

证明了平面度误差最小区域评定法的目标函数是二维欧氏空间R2 中的连续、不可微的凸函数 ,从而证明了目标函数的全局极小值是唯一的。     

直线度误差目标函数凸凹性的研究

证明了直线度误差最小区域评定法的目标函数是一维欧式空间R1中的连续、不可微的凸函数 ,从而证明了目标函数的全局极小值是唯一的。     

基于最优估计法的瑞利激光雷达反演大气温度研究

基于瑞利激光雷达的回波光子信号对中层大气进行探测，结合最优估计法，对大气温度进行反演。本文基于瑞利散射激光雷达方程建立正向模型，选择大气模型的温度廓线作为先验状态信息，构建用于最优化处理的成本函数，利用Levenberg-Marquardt最优化算法对成本函数执行最优化处理，得到大气温度的反演结果，对反演结果的不确定度分析的同时利用平均核矩阵对反演结果中真实信息的贡献进行评估。利用瑞利激光雷达方程产生的模拟回波信号进行了大气温度的反演处理与分析，对中国科学院国家空间中心提供的瑞利激光雷达实测数据进行大气温度的最优估计反演。结果表明，90 km以下的反演不确定度在10 K以内，且相较于CH方法，最优估计法具有反演有效范围高的优势；在回波光子信噪比较高的区域，反演不确定度较小，且真实信息对反演结果的贡献占主导地位。     

基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法

提供了一种基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法。它利用节点自由分布 B样条描述目标运动 ,在最小二乘准则下 ,采用非线性最优化方法 ,搜寻样条的最优节点分布 ,使逼近过程能够实时自适应目标的运动规律 ,提高逼近精度。这种方法即使在目标运动变化剧烈的情况下仍有较好的平滑和微分平滑效果     

基于比例危险-比例优势模型的加速寿命试验设计

将基于信息的优化方法引入基于非参数模型的加速寿命试验优化设计中,针对恒定应力和步进应力两种应力加载方式,分别给出了基于比例危险-比例优势模型的试验优化设计方法.通过对数似然函数建立Fisher信息矩阵和方差-协方差矩阵,并采用基于信息的优化方法建立最优化问题.这种试验优化设计方法可以有效地提高模型参数评估精度,并且避免了传统的优化方法(即将一个与可靠性相关的函数的渐进方差在一个给定区间内的积分值作为优化目标)当目标函数中给定的积分区间变化时将得到不同优化结果的局限.最后给出了应用该方法进行加速寿命试验优化设计的仿真实例.     

基于SIMP法的周期性传热材料拓扑优化

为了实现基于宏观热传导条件的周期性材料微结构设计,建立了基于固体各向同性材料惩罚法的周期性结构拓扑优化模型.模型以体积比为约束,散热弱度最小为优化目标.为了满足周期性约束,将设计域划分为若干相同子区域,并重新分配散热弱度.基于偏微分方程的图像处理方式可以有效地消除棋盘格和网格依赖性现象.讨论并分析了不同子区域个数及不同载荷工况对拓扑优化构型的影响.数值实验结果表明:周期性结构的建模方式可以实现基于宏观稳态热传导条件的周期性材料微结构设计.子区域个数不同时,优化得到不同的微结构构型,这反映了尺寸效应对材料设计的影响.当子区域个数不断增加时,优化结果逐渐趋向收敛于均匀化方法对应的极限值.      

全局最优化问题的一种确定性算法

提出了一种求解全局最优化问题的确定性算法,它属于求解带有给定精度的全局最优解的覆盖法.原理是排除区域,即检查出不包含全局最优解的子区域,并从深入研究中排除出去.对某些特殊类型函数,将区域作一致网格覆盖,通过计算结点处的函数值逐次去除函数值较大的区域,保留函数值较小的区域,最终得到达到要求精度的全局极小值.算法要求函数的Hesse矩阵特征值的界可估计,并利用该界确定算法的终止条件.最后给出了数值例子.     

人体手端点到点运动的优化轨迹生成与控制

考虑肢体肌肉的生理特征和肌肉收缩的动力学行为,利用肌肉等长收缩的最小功准则研究了人体手端点到点运动的优化轨迹生成与控制问题.讨论了肌肉收缩的动力学特性,建立水平面内上肢运动的动力学模型,提出将肌肉等长收缩的最小功准则作为优化的目标函数,运用最优化理论将手端点到点的运动问题转化为最优控制问题,设计了求解手端运动优化轨迹的迭代算法,得到了手端运动的控制规律和优化轨迹.算例仿真表明该方法对手端运动优化轨迹的预测是有效的.     

双经纬仪三维测量最佳布局

用四个参数描述双经纬仪三维测量的布局,把测量不确定度表示为测量区域坐标点的函数,并以四个布局参数为优化变量,以测量区域中最大测量不确定度为目标函数进行优化,得到最佳测量布局。     

一种快速高精度全域最优化方法

工程优化设计中所构造的目标函数常常是结构复杂的多变量、多极值函数.因此,全域优化设计是优化设计的最终目标.本文提出了一种快速、高精度、能求目标函数总极值的全域最优化方法.通过与其他方法比较说明其性能,并以实际结果说明本文所提出的方法的应用效果.     

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

构架天线四面体桁架单元精度分析与多目标优化设计

为了减小加工装配误差对天线桁架精度的影响,解决含随机变量的优化问题,综合考虑了杆件加工装配误差正态分布特性对精度的影响,通过最小势能原理求解得到了含杆件误差的构架天线桁架单元的平衡状态,采用蒙特卡洛方法对杆件误差变化对型面精度的影响开展了分析,得到杆件随机误差下的平均精度。为提高计算效率,建立了以杆件长度公差为设计变量、以桁架型面精度和加工成本为目标函数的代理模型,通过多目标遗传优化算法进行了公差优化设计,得到了代理模型误差小于8%的多组公差设计方案。其中平均精度最小达到了0.013mm,并且分析结果显示腹杆影响显著大于底杆。     

基于拉盖尔函数的卫星姿态预测控制方法

针对卫星在空间站中进行绕飞检测时的姿态控制问题，考虑卫星的姿态轴需要躲避禁飞区域并指向期望位置，提出了一种基于拉盖尔函数的模型预测控制方法，实现了对卫星姿态轴的控制。在模型预测控制方法的基础上，通过拉盖尔函数，将优化多个控制输入转换为优化少数的拉盖尔系数，建立了拉盖尔模型预测的控制策略，改善了传统的模型预测控制方法计算效率差的问题，减少了优化时间。采用卫星在空间站中绕飞的模型进行数值仿真验证，结果表明该方法能够使卫星的姿态轴躲避禁飞区并到达指定位置。与传统方法相比，这种基于拉盖尔函数的模型预测控制策略能够提高优化效率，减少计算时间。     

考虑维修效能的修理级别优化

修理级别分析(LORA)是在装备研制阶段为建立使用维修制度而进行产品维修决策的重要方法,而修理级别分析无法决策每级站点的备件配置数量.为此,相对于传统研究,提出了一种在装备保障系统中重点考虑维修时间的库存与修理级别分析联合优化方法,并对该方法作了系统的分析, 确定了修理级别优化模型的目标函数和建模条件,解析了故障送修数量、备件需求、备件短缺等随机变量在多级多站点保障组织中的传递耦合关系,将维修时间参数引入到传统的只考虑维修费用的修理级别量化分析中,建立了联合修理级别和备件库存的单层三级优化模型;分析了优化问题的特点,设计了高效率的多变量凸优化算法,使得该模型能够高效地应用于多级多站点多类型备件的复杂保障系统;最后构建了优化方法应用案例,并利用仿真验证了该算法和模型的正确性,为修理级别分析工作的开展提供了一套可行的优化方法.      

太阳帆航天器行星际轨道转移优化算法

研究基于遗传算法的太阳帆行星际转移轨道的全局优化问题.通过极小值原理推导了太阳帆全局优化控制律,并以太阳帆飞行时间最短为优化目标函数,运用遗传算法对发射时间、到达时间和协态变量初值进行参数优化设计.为了解决轨道转移这一多约束优化问题,在遗传算法中加入动态罚函数.在此理论基础上作了从地球同步轨道出发到火星同步轨道转移和从地球出发与火星交会两个算例,仿真结果表明了该方法在太阳帆转移轨道全局优化中的有效性.     

TB5钛合金凸弯边橡皮成形中侧压块优化设计

TB5钛合金凸弯边橡皮成形时易失稳起皱.将起皱缺陷量化作为优化目标,以凸弯边起皱为缺陷考察指标和侧压块优化的目标函数,基于有限元模拟和试验设计,对不同几何参数下的侧压块橡皮成形进行了有限元模拟,分析了几何参数对起皱指标的影响程度,应用响应面法建立侧压块几何参数和起皱评价指标间的函数关系,并用拟牛顿法进行优化.建立了优化参数和成形指标间的近似函数关系及侧压块优化设计模型.通过试验验证该优化方法的有效性和正确性.     

基于智能优化算法和有限元法的多线圈均匀磁场优化设计

针对多线圈均匀磁场优化设计中的高阶求导及优化结果可信度评估问题,提出一种基于智能优化算法和有限元法相结合的多线圈均匀磁场优化设计方法。首先,确定待优化参数,并以磁场偏差率作为目标函数;然后,采用智能优化算法对目标函数进行寻优;最后,基于优化得到的结构参数,建立相应的有限元仿真模型,检验优化结果的可信度。以2组亥姆霍兹线圈的结构参数优化为例,仿真结果表明,本文方法求得的最优参数优于传统的求导方法寻优得到的参数,且经过有限元法检验后,该优化结果的可信度得到了确认。      

Motion prediction of a non-cooperative space target

Capturing a non-cooperative space target is a tremendously challenging research topic. Effective acquisition of motion information of the space target is the premise to realize target capture. In this paper, motion prediction of a free-floating non-cooperative target in space is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In order to predict the motion of the free-floating non-cooperative target, dynamic parameters of the target must be firstly identified (estimated), such as inertia, angular momentum and kinetic energy and so on; then the predicted motion of the target can be acquired by substituting these identified parameters into the Euler’s equations of the target. Accurate prediction needs precise identification. This paper presents an effective method to identify these dynamic parameters of a free-floating non-cooperative target. This method is based on two steps, (1) the rough estimation of the parameters is computed using the motion observation data to the target, and (2) the best estimation of the parameters is found by an optimization method. In the optimization problem, the objective function is based on the difference between the observed and the predicted motion, and the interior-point method (IPM) is chosen as the optimization algorithm, which starts at the rough estimate obtained in the first step and finds a global minimum to the objective function with the guidance of objective function’s gradient. So the speed of IPM searching for the global minimum is fast, and an accurate identification can be obtained in time. The numerical results show that the proposed motion prediction algorithm is able to predict the motion of the target.