基于新型自适应遗传算法的混合可靠性优化模型

提出一种新型的自适应遗传算法。结合Logistic函数和余弦函数,对交叉、变异算子曲线进行非线性化处理,实现了交叉算子和变异算子的非线性自适应调整。用新算法求解测试函数,结果表明新算法能够提高收敛速度和精确度,有效地跳出局部收敛,避免早熟现象发生。并基于提出的新型自适应遗传算法,研究了截尾随机-模糊-区间变量的混合可靠性模型的优化问题,建立了以混合可靠性指标作为优化约束条件的混合可靠性优化模型。以某型飞机变速箱同步器系统的优化设计为例,验证了该模型在工程应用中的有效性。     

Aerodynamic multi-objective integrated optimization based on principal component analysis

Based on improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm with principal component analysis (PCA) methodology,an efficient high-dimension multiobjective optimization method is proposed,which,as the purpose of this paper,aims to improve the convergence of Pareto front in multi-objective optimization design.The mathematical efficiency,the physical reasonableness and the reliability in dealing with redundant objectives of PCA are verified by typical DTLZ5 test function and multi-objective correlation analysis of supercritical airfoil,and the proposed method is integrated into aircraft multi-disciplinary design (AMDEsign) platform,which contains aerodynamics,stealth and structure weight analysis and optimization module.Then the proposed method is used for the multi-point integrated aerodynamic optimization of a wide-body passenger aircraft,in which the redundant objectives identified by PCA are transformed to optimization constraints,and several design methods are compared.The design results illustrate that the strategy used in this paper is sufficient and multi-point design requirements of the passenger aircraft are reached.The visualization level of non-dominant Pareto set is improved by effectively reducing the dimension without losing the primary feature of the problem.     

胚胎电子细胞阵列中空闲细胞的配置

空闲细胞是胚胎电子细胞阵列(EECA)实现自修复的前提,空闲细胞越多,系统的可靠性越高,但过多的空闲细胞也将带来巨大的硬件资源消耗。在航空航天等领域,电子系统追求高可靠性的同时,硬件资源消耗也必须考虑,为优化胚胎电子细胞阵列中空闲细胞的配置,以阵列可靠性和硬件资源消耗为出发点,将多态系统理论引入到阵列的可靠性分析中,优化可靠性计算模型。针对经典胚胎电子细胞阵列,在不同自修复策略下,仿真并分析阵列的可靠性、硬件资源消耗与空闲细胞配置的关系。根据研究结果制定了不同自修复方式下空闲细胞的配置方法,同时兼顾可靠性和硬件资源消耗的要求。同时,研究了确定规模的胚胎电子细胞阵列自修复方式的选择方法。本文研究成果对推动胚胎电子细胞阵列的实际应用具有重要的意义。     

应用设计过程的胚胎硬件细胞单元粒度优化方法

胚胎硬件的高可靠性主要由新颖的硬件体系和细胞电路结构来保障,缺乏应用设计过程的可靠性提高方法研究。分析了在应用设计过程中可调的胚胎硬件可靠性影响因素,针对细胞单元粒度不同会导致细胞面积变化从而影响细胞阵列可靠性的实际情况,对传统可靠性模型无法体现细胞面积变化的不足进行了改进,建立了新的可靠性模型。通过实例分析,总结出不同细胞单元粒度情况下的细胞阵列可靠性变化规律,进而给出细胞单元粒度优化选择方法,设计者基于该方法不需设计完整电路就能确定自身设计能力范围内获得最大可靠性的细胞单元粒度。     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。     

威布尔型通用件配置方案评估及优化

针对威布尔型通用备件配置方案评估及优化问题,采用部件寿命等效原理,将威布尔型部件消耗过程等效为伽玛冲击过程,建立了威布尔型通用备件的满足率评估模型。结合备件满足率指标约束,给出了威布尔型通用备件的优化配置方法。开展了仿真算法设计,结合算例进行仿真对比分析,结果表明：本文建立的威布尔型通用备件的满足率评估模型具有较高的评估精度,能够对不同寿命分布的威布尔通用备件配置方案进行评估,备件配置优化方法能够在备件满足率指标约束下准确给出威布尔通用件配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障部门开展威布尔型通用备件配置方案评估与优化提供理论支撑和决策支持。     

基于等基因序列双重随机遗传算法的复合材料铺层优化

复合材料铺层优化中常用的各种遗传算法，较难同时综合考虑表面45°、分层比例、连续铺层数限制等复杂工程约束问题，基于此，提出一种针对复合材料层压板的等基因序列双重随机遗传算法，在交换和突变算子中引入双重随机算法以保证优化迭代中基因序列的严格相等，基于SABRE 软件实现该优化算法，并通过算例验证算法的正确性。结果表明：该算法可满足均衡性、对称性、表面45°、连续铺层数限制、铺层比例等复杂工程约束，有较高的可靠性与工程适用性。     

应用自适应遗传算法进行参考航迹规划

 确定参考航迹是利用分层规划思想进行航迹规划时首先要解决的问题。针对参考航迹规划算法中全局最优和信息处理量之间的矛盾, 采用自适应遗传算法进行参考航迹规划。算法对飞行方向进行编码构造个体, 并在此基础上设计交叉和变异算子; 在进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率。仿真结果表明, 该方法大大降低了信息的记忆和处理量, 并提高了遗传算法的全局寻优能力, 为突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

An optimization method for metamorphic mechanisms based on multidisciplinary design optimization

The optimization of metamorphic mechanisms is different from that of the conventional mechanisms for its characteristics of multi-configuration. There exist complex coupled design variables and constraints in its multiple different configuration optimization models. To achieve the compatible optimized results of these coupled design variables, an optimization method for metamorphic mechanisms is developed in the paper based on the principle of multidisciplinary design optimization（MDO）. Firstly, the optimization characteristics of the metamorphic mechanism are summarized distinctly by proposing the classification of design variables and constraints as well as coupling interactions among its different configuration optimization models. Further, collaborative optimization technique which is used in MDO is adopted for achieving the overall optimization performance. The whole optimization process is then proposed by constructing a two-level hierarchical scheme with global optimizer and configuration optimizer loops. The method is demonstrated by optimizing a planar five-bar metamorphic mechanism which has two configurations,and results show that it can achieve coordinated optimization results for the same parameters in different configuration optimization models.     

基于名义极限因子和降维方法的涡轮盘结构可靠性优化

结合名义极限因子方法完全实现了可靠性分析与优化过程的解耦,使可靠性分析成为进行优化之前的预分析过程,而在预分析中采用的基于降维的可靠性分析技术,在一阶可靠度方法(FORM)获得的计算结果的基础上进行适晕的数值计算就能够提高可靠性分析的结果.最后,以某涡轮盘结构优化为例对提出的方法可行性和效率进行了验证,结果表明:该方法...     

特征选择的多准则融合差分遗传算法及其应用

为了全面评价特征子集的好坏,提高特征子集作为最佳子集的可靠性,以及更快找到最佳子集,提出了一种用于特征选择的多准则融合差分遗传算法。引入多个评价准则对特征子集进行评价,并对遗传算法的选择算子进行改进,有利于选出适应度高且具有重要特征的个体;同时,引入差分策略改进变异算子,提高种群多样性和算法搜索能力;最后通过仿真实验和滚动轴承实例验证了该方法的有效性。     

基于云蚁群算法的高效节能氩弧焊工艺参数优化研究

为在氩弧焊加工过程中提升效率的同时降低能耗,研究了一种氩弧焊高效节能工艺参数的多目标优化模型及算法。首先确定了以焊接速度及焊接电流为优化变量,在综合考虑焊接设备、工件特性、操作方法及焊接质量等约束的前提下,建立了以最小电能消耗以及最短加工时长为优化目标的多目标工艺参数优化模型;提出一种基于云模型的蚁群算法(CBACO)以对所构建的优化模型进行求解,其中包含一种适当的编码方式、一种局部与全局相结合的探索策略、一种基于云模型的变异因子、传统的单点交叉因子、单形交叉因子以及适当的选择策略;通过一个针对某航空器油箱的焊接实例,对所提出的优化模型及算法的实用性进行了验证,结果表明优化参数可在保证加工质量的前提下有效地节省时间60.41%~69.05%,节省电能34.88%~46.30%。     

一种实用的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化优化设计方法

发展了一套基于遗传算法优化/Navier-Stokes方程分析的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计方法,提出了一系列保证该方法工程实用性的解决方案,其中包括设计变量模块化、局部优化全机分析、超临界压力分布约束条件等。通过采用适当的计算网格、并行算法及数值方法,使得基于遗传算法优化/Navier-Stakes方程分析设计方法的运算时间在工程上能够接受。运用该设计方法对下单翼运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计开展了单点优化和两点优化,结合二者结果对比验证了该方法的有效性和工程实用性。单点优化得到的机翼压力分布呈现无激波特点,阻力系数随马赫数变化比较剧烈;两点优化得到的机翼压力分布为弱激波形态,阻力随马赫数变化比较缓和,所设计的机翼具有更好的鲁棒性和工程实用性。     

多学科设计优化在非常规布局飞机总体设计中的应用

以飞翼布局飞机总体设计为例,展示如何将多学科设计优化(MDO)方法有效地应用于非常规布局飞机总体设计.基于二级优化方法,提出一种飞机总体MDO实施流程.该流程包括系统级优化、子系统级优化(或评估)和多学科模型生成器3个部分.系统级优化的任务是优化全局设计变量,使系统目标最优.子系统级优化涉及的学科包括气动、隐身、结构、...     

免疫算法在火箭发动机静态特性研究中的应用

发展一种研究全流量补燃循环液体火箭发动机静态特性的算法一免疫策略算法。采用免疫策略算法求解液体火箭发动机的静态特性方程组，将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题，建立了免疫策略计算模型。设计了免疫策略计算中使用的交叉算子和变异算子，叙述了免疫操作的处理过程。数值计算的结果表明，利用基于免疫策略的算法可以在较大范围内进行全流量补燃循环液体火箭发动机的静态特性研究，并且减轻原有进化算法在计算后期的波动现象，使得收敛的速度得到较大提高。     

基于N-S方程的跨声速翼型多目标多约束优化设计

本文将粘性流场分析和数值优化方法耦合起来，发展了一种跨声速翼型设计方法，用以提高翼型在一个或多个设计点、在多种约束条件下的气动性能。由粘性流场分析程序计算得到的升力、阻力等气动参数构成目标函数，数值优化程序对其进行最小化。粘性流场分析采用了雷数平均Ｎ－Ｓ方程，这比过去翼型设计中使用的全速势方程或Ｅｕｌｅｒ方程更能模拟流动的本质，因而设计结果的可靠性大大提高了。优化算法采用传统的拟牛顿法（Ｑｕａｓｉ     

High-precision shape approximation low-thrust trajectory optimization method satisfying bi-objective index

The shape approximation method has been proven to be rapid and practicable in resolving low-thrust trajectory; however, it still faces the challenges of large deviation from the optimal solution and inability to satisfy the specific flight time and fuel mass constraints. In this paper, a modified shape approximation low-thrust model is presented, and a novel constrained optimization algorithm is developed to solve this problem. The proposed method aims at settling the bi-objective optimization o...     

基于单学科可行法的多学科可靠性设计优化

 近年来对多学科系统中不确定性的研究逐渐增多。针对该问题的计算复杂性,利用序列优化及可靠性评估（SORA）框架,提出用单学科可行（IDF）方法来求解多学科可靠性设计优化（RBMDO）问题。此方法将可靠性分析和多学科设计优化分离开来,分为确定性多学科设计优化和可靠性分析两个问题顺序执行,以提高计算效率。可靠性分析和优化的过程都采用多学科设计优化中高效的方法——IDF方法。最后通过例子验证此方法的有效性,算例结果表明,采用基于IDF的方法,学科1和学科2所用的函数计算次数分别减少了28.9%和25.0%。     

基于改进差分进化算法的舰面保障作业优化

舰载机舰面保障作业调度效能是制约航母编队综合作战能力的重要因素。首先,分析了舰面保障作业流程约束和资源约束,以最小化舰面保障作业完工时间为目标函数,建立了舰面保障作业调度优化模型。其次,设计改进差分进化算法用于模型求解,算法采用基于作业开始时间改进的随机键编码方式和并行变异算子结构,以提高算法搜索效率。最后,进行了仿真试验,验证了模型和算法的有效性,并进一步研究了并行变异算子结构对算法 性能的影响。     

考虑结构动力学与颤振约束的颤振缩比模型优化设计

由于颤振缩比模型与原模型在承力结构上存在差异,当二者的结构动力学特性相似时,气动弹性可能并不等效.针对该问题,提出了同时考虑结构动力学约束和颇振约束的颤振缩比模型优化设计方法,建立了利用遗传/敏度混合优化算法求解此问题的流程,研究了优化问题中目标函数和约束条件的选取方式,并以机翼颤振缩比模型为算例对方法的有效性进行了验...