基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化

钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值.     

GH4169合金导管焊接工艺分析

采用氩弧焊焊接工艺对GH4169合金导管进行焊接,并对接头的宏观形貌进行观察,接头质量进行X光检测。焊接前在导管焊接处20mm范围内进行打磨,并对接头端头进行刮削处理。采用优化的定位焊工艺参数及优化的焊接工艺参数进行焊接,焊接后GH4169导管接头焊接质量良好,无焊接缺陷。     

一种面向绿色高效的数控铣削参数优化方法

针对数控切削加工过程的高效绿色发展要求,基于数控机床主传动系统能耗模型,以最小单位切削能耗作为优化目标,建立了铣削加工优化模型,进一步采用人工鱼群算法对目标函数求解。通过铣削加工实例对铣削加工优化模型进行验证,并将优化后的参数与切削手册的经验参数及取得最大材料去除率的参数相比,发现单位切削能耗分别减少12.7%和13.8%。研究表明,所提出的切削参数优化模型能有效提高加工过程的能效,可为后续铣削加工过程切削参数选择提供参考。     

超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用

MOEA/D-DE 算法易于实现，被广泛应用于处理多目标优化问题，但其超参数CR 和F 对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE 算法框架、利用Sobol 全局灵敏性分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数CR进行改进，使用莱维飞行策略控制比例因子F，使算法中的超参数拥有自适应能力，得到超参数自适应的MOEA/D-DE 算法——MOEA/D-DEAH 算法；对MOEA/D-DEAH 算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAII 算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明：MOEA/D-DEAH 算法性能良好，具有较强的鲁棒性，气动隐身优化效果也比其他算法更好。     

一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法

极大似然估计方法(ML)在飞行器参数辨识中得到了广泛应用,该方法需要预先推导灵敏度方程,进而求解灵敏度矩阵,在应用过程中比较繁杂,且容易陷入局部最优。提出一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法,根据极大似然估计原理,利用云模型的优化理论对极大似然函数进行优化,从而得到待辨识参数值。该算法不必推导灵敏度矩阵,对初值要求不高,应用便捷,且保留了云模型优化的特点,收敛速度较快、不易陷入局部最优。以Twin Otter飞机为例对算法进行验证。结果表明:算法易于实现、辨识结果精度较高、收敛速度较快,不易陷入局部最优。     

一种快速有效的薄壁件加工表面误差预测算法

 在切削力作用下，刀具/工件的变形是影响薄壁弱刚度件加工精度与质量的关键因素，快速有效地进行表面误差的预测是实现工艺参数优化及在线刀具路径补偿的前提。针对立铣加工过程，提出了一种考虑刀具/工件变形位置的快速柔性迭代算法，基于此建立了薄壁件加工变形预测的有限元计算模型，并通过等效集中力作用位置的确定、模型分割及最小化网格重划方法进一步提高了模型的计算速度。通过刀具/工件的瞬时接触区域的限定算法、实际切深的修正算法、材料去除效应的模拟等关键技术更提高了模型的计算精度。以典型航空铝合金材料为对象，合理安排试验，并通过数值计算结果和试验数据的对比，表明该方法计算精度高，计算速度较文献方法提高了近2倍。     

基于混合人工鱼群算法的结构有限元模型修正

将模拟退火算法(SAA)与具有交叉和高斯变异的人工鱼群算法(AFSA)相结合,提出了一种基于混合人工鱼群算法(HAFSA)的结构有限元模型修正方法;针对外编有限元模型修正程序直接嵌入Patran/Nas-tran软件存在困难的情况,设计了一种灵巧且方便的接口模块。以试验模型测试数据与有限元模型计算值的向量残差建立目标函数,在基本AFSA中引入交叉和高斯变异算子用于加快全局优化搜索速度,将目标函数优化值不断刷新公告板,再利用SAA进行局部细化搜索从而显著提高优化解的精度,在满足算法终止条件后获得设计参数的最优值;结合Fortran语言和Visual Basic语言编译接口模块,运行模型修正程序时循环修改Patran软件生成的建模文件并反复调用Nastran软件进行求解。以欧洲航空研究科技组织的基准模型——GARTEUR飞机模型为例,修正结果表明,应用HAFSA进行结构有限元模型修正是可行且有效的。     

TA16钛合金导管的自动钨极旋转氩弧焊

针对2种规格的TA16钛合金导管开展不加填充的自动钨极旋转氩弧焊工艺试验,确定最佳的焊接工艺参数,并对其焊接接头的质量和性能进行了分析.结果表明:采用自动氩弧焊工艺焊接TA16钛合金导管,能够获得良好的焊接接头;接头室温拉伸强度能达到母材的95%以上;随着温度的升高,TA16导管接头的拉伸强度逐渐下降.     

基于NSGA II算法分布度改进的ATREX发动机性能优化方法研究

为使飞行轨迹上膨胀式空气涡轮冲压发动机(Air Turbo Ramjet Expander, ATREX)推力满足飞行器要求，同时比冲为对应推力下的最优值，基于改进分布度的NSGA II算法建立了以推力、比冲为优化目标的ATREX多目标优化模型。本文首先提出了基于个体优化目标间直线距离的筛选函数，改善了NSGA II算法优化结果的分布度；然后基于改进的NSGA II算法建立了ATREX性能多目标优化模型，获得了地面状态发动机推力、比冲最优解。在优化结果分布度接近前提下，与基于原NSGA II算法建立的ATREX性能多目标优化模型对比，基于改进NSGA II算法建立的优化模型所需初始种群个数及迭代时间均下降30%左右。     

相控阵雷达长时跟踪波束调度与波形优化策略

针对相控阵雷达多目标跟踪波束调度和波形参数优化控制的问题，本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的相控阵雷达跟踪波束调度与波形参数优化策略，该方法以无迹卡尔曼滤波（UKF）算法为基础来估计目标的状态。首先将本文的序列决策问题建模为马尔可夫决策过程，定义了资源的效费比和长期回报率，然后与当前实际跟踪误差综合考虑作为MDP的回报函数，进而给出了调度的优化模型，最后将长时决策问题转化为动态规划算法结构进行求解，并且提出了一种并行混合遗传粒子群优化算法来求解各决策时刻的最优策略。仿真结果表明了长时策略的先进性以及寻优算法的优越性，与传统的短时策略相比，跟踪精度可提高11.17%。     

基于几何代数理论的转子堆叠装配多目标优化

在航空发动机多级转子装配过程中,优化的转子堆叠装配方案对提高转子装配质量及安全运行有着重要的意义。为了提高转子安装相位优化效率和装配质量,基于几何代数理论并结合多目标优化方法提出了一种高效求解最优堆叠装配方案的方法。首先,对几何代数和齐次矩阵的计算效率进行对比验证,并基于几何代数理论改进多级转子堆叠装配误差传递模型;其次,针对航空发动机转子安装相位角度的装配要求,建立转子同心度和初始不平衡量的多目标优化模型;最后,采用非支配排序遗传算法求解该堆叠装配多目标优化问题,获得符合工艺要求的最优装配方案。算例结果表明,优化后的转子装配方案比随机装配方案同心度降低65.10%,初始不平衡量降低97.88%。     

基于试验设计-遗传算法的船用柴油机冷却系统多目标优化

为了获取某型船用柴油机冷却系统的最佳运行参数,在柴油机可靠运行的前提下,尽量提升动力性和经济性。建立了柴油机工作过程-燃烧室-冷却系统耦合仿真模型,提出试验设计-遗传算法优化算法,该算法具备节省试验成本和多目标全局寻优的优势,选取柴油机的6个典型推进工况点进行研究,采用该算法对冷却系统运行参数开展多目标优化设计,优化设计以海、淡水泵转速为变量因子,以提升动力性参数和经济性参数为目标,以涡前排温、淡水出机温度和峰值缸压为约束条件,优化后,在低负荷点,淡、海水泵节省功耗79.4%、71.73%,扭矩提升7.2%,有效功率提升7.6%,热效率提升8%,耗油率降低6.73%,摩擦功降低9.71%,峰值缸压降低5%。研究结果表明：耦合仿真模型与实机更加贴近;试验设计-遗传算法在解决强耦合、非线性系统的多目标优化问题具备成本低、效率高、精度高的优点。     

基于梯度下降法的翼伞系统最优分段航迹规划

传统最优控制航迹规划一般以逆风精确着陆、控制能量小为优化目标，但传统最优控制的操纵过程一般是一条连续变化的曲线，工程上不易实施；与之相比，传统分段航迹规划操纵简单，工程上容易实施，能实现逆风精确着陆的目标，但控制能耗大。为了兼顾逆风精确着陆、能耗低和控制操作简单等目标，提出了一种基于梯度下降法的翼伞最优分段航迹规划方法。该方法将控制变量参数化，将逆风精确着陆、控制能耗小、能实现避障等多目标优化问题转化为加权单目标优化问题，并通过梯度下降法求解得到分段常值最优归航航迹。所提算法与基于伪谱法的最优控制规划航迹和基于遗传算法的分段规划航迹进行了对比，算法仿真结果表明本文提出的最优分段航迹规划法既可以实现着陆精度高、控制能量小、逆风着陆和避障的优化目标，同时规划的航迹又由分段常值实现控制，工程上容易实施，兼顾了最优控制航迹规划和分段航迹规划的优点。     

复合式旋翼飞行器多目标控制分配策略

针对复合式旋翼飞行器操纵冗余多模式切换控制问题，提出一种基于赋权多目标混合优化的控制分配策略。该策略根据复合式旋翼飞行器过渡模式舵面操纵特性，建立飞行器带约束过渡过程控制分配模型；设计混合多目标优化性能指标评价函数，有效处理操纵量控制受限、交叉强耦合及非线性特性，并减少舵面耗能；采用改进的粒子群优化算法动态更新操纵量及控制通道的权系数矩阵，提高控制面操纵效率，加快优化搜索速度，快速求解过渡过程多目标控制分配变量。该策略实现复合式旋翼飞行器模式切换过渡过程实时有效地操纵量控制分配，保证飞行器快速准确跟踪控制指令的能力。同时，通过多目标控制分配策略，飞行控制系统不需要增加额外的模式切换控制器，降低系统设计难度，提高安全性。     

多基地多无人机协同侦察问题研究

 充分考虑侦察目标的侦察分辨率要求和侦察时间窗约束，以及位于不同基地的无人机(UAV)的侦察性能和可用数目，首次建立了更加贴近军事应用实际的多基地多UAV协同侦察问题(M-MUCRP)的数学模型，并提出了解决该模型的多基地多UAV协同侦察进化算法(M-MUCREA)。M-MUCREA的染色体数据结构有效地表达了问题的解，有利于交叉、变异等进化操作；充分利用与目标侦察分辨率要求以及目标位置和时间窗约束相关的启发信息，构造初始种群,避免进化过程收敛太慢；基于Pareto最优概念的选择算子确保解在多个目标上的有效优化；精英策略避免了丢失进化过程中产生的非劣解，加快算法收敛；变异和交叉算子在保证有效解的前提下，实现了解的多样性，避免了算法陷入局部最优。仿真实验验证了算法能够有效解决M-MUCRP。     

遗传算法与模糊方法相结合在电梯群控中的应用

提出了一种基于改进遗传算法的群控多目标优化调度方法。对乘客候梯时间,乘梯时间,拥挤度和电梯系统运行能耗等多个控制目标进行优化。改进遗传算法由模糊控制与遗传算法组和构成,在遗传操作过程中采用首位存放策略。采用MATLAB编写通用性仿真程序,在给定建筑物参数和电梯配置参数条件下,对调度算法进行仿真,数值结果表示该方法是有效的,可行的。     

基于遗传算法与神经网络微电阻点焊工艺参数优化

文摘微电阻点焊工艺参数的设置对焊点力学性能有着至关重要的作用,通过正交试验极差分析研究了工艺参数对0.05 mm厚TC1箔材焊点剪切力和剥离力的影响程度。通过赋予剪切力和剥离力相应的权值将双优化目标转化为单一的混合优化目标,结合神经网络与遗传算法,对工艺参数进行了优化,建立了基于BP神经网络的焊点力学性能预测模型。结果表明预测模型的误差小于4%,预测模型具有较高的精度和预测能力,可以准确地预测焊点的力学性能。同时通过gatool工具箱对各项工艺参数进行了优化,获得焊接参数的最优组合:焊接电流800 A、电极压力8.89 N、爬坡时间1.608 ms、焊接时间8 ms,混合优化目标为55.73 N。通过与正交试验优化结果对比,遗传算法寻优可以获得更好的综合力学性能。     

基于直二元喷管形面优化的涡扇发动机参数优化设计研究

为了在设计阶段提升带直二元喷管涡扇发动机的总体性能,本文开展了基于直二元喷管形面优化的涡扇发动机参数优化的研究。首先,建立了带直二元喷管的涡扇发动机模型,提出了发动机正后向排气系统红外辐射特征的计算方法,分析了直二元喷管尺寸对发动机性能参数的影响;其次,提出了基于序列二次规划算法的设计参数多目标优化方法,优化的目标包括高单位推力、低油耗和低红外辐射强度;最后,基于以上模型,利用序列二次规划算法对在设计点非加力情况下的涡扇发动机设计参数进行多目标优化。仿真结果表明：在设计点上,相较于不带直二元喷管的涡扇发动机,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的红外性能,并且通过算法优化后,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的性能参数。     

基于搜索空间变换和序优化的预警星座设计

高轨预警星座由若干颗地球静止轨道卫星和大椭圆轨道卫星组成,星座优化的目标是满足重点监视区域的覆盖和提高覆盖区域的定位精度。对于覆盖性优化,根据多个监视区域的威胁等级,星座系统需要提供不同的覆盖重数;对于定位精度优化,系统在立体观测和单星观测情况下存在很大差异。因此高轨预警星座优化是一个复杂多区域多目标优化问题。针对以上难点,提出了多层次多目标优化模型,可以较完整合理地描述预警星座优化问题;在优化模型求解方面,将优化计算分为覆盖性优化和定位精度优化两个环节;在覆盖性优化环节,提出了基于搜索空间变换的覆盖性快速优化方法,提高了Pareto最优解的计算速度和准确性。在定位精度优化环节,采用序优化方法进一步缩短优化时间。仿真试验表明,该方法可设计出满足预警任务需求的星座,且优化耗时在1 min以内,能有效地缩短预警星座优化时间。     

基于改进DQN的复合模式在轨服务资源分配

针对开展在轨服务前的资源分配非线性多目标优化问题，构建复合服务模式下的在轨资源分配模型，基于对DQN （Deep Q-Network）方法的收敛性和稳定性改进，提出了一种在轨服务资源分配方法。该方法能够应对同时包含"一对多""多对一"的复合服务模式，并在满足预期成功率的前提下优先分配重要服务对象，兼顾资源分配综合效益和总体能耗效率，达到了以期望成功率、较少资源投入尽快完成任务的综合目标。仿真实验表明，改进DQN方法能够在任务执行前依据服务对象重要程度自主分配航天器资源，收敛速度快、训练误差低，在分配效益和总体能耗的优化方面具有明显的比较优势。