分级型进化算法及其在翼型跨声速气动优化中的应用

提出了变精度模型的分级型进化算法并对初始翼型为NACA0012的二维翼型进行了跨声速流动下的形状增升优化。借鉴自然进化中不同进化阶段个体适应度评估环境不同的机理，构造了分级精度模型以加速优化过程。对翼型进行了给定气动条件下的形状增升优化，给出了优化结果，并与传统基因算法及单精度模型算法结果进行了对比。     

基于进化算法的测控飞机跟踪路径规划

提出一种基于进化算法的测控飞机跟踪路径规划方法,对进化算法进行了简单介绍,给出了规划算法的计算条件、算法要素和流程,并对3种假想的目标轨迹给出了规划结果。规划结果显示,该方法是可行的。     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。     

基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。     

基于实数编码量子进化算法和模态区间数学的航空发动机设计

本文将实数编码量子进化算法和模态区间数学相结合用于解决模态区间数学中的某些难以求解的问题。应用量子进化算法进行了模态区间数学方程组的求解和模态区间矩阵的求逆,将量子进化算法和模态区间数学用于航空发动机的设计,给出了基于模态区间数学的航空发动机总体性能设计方法。这种设计方法能够考虑设计的不确定性。并以某型涡喷发动机为例进行计算,设计结果更符合实际情况。     

航路网络交叉点布局规划的差分进化算法

航路交叉点布局问题（CrossingWaypointLocationProblem,CWLP）是航路网络设计的决定性问题,CWLP模型具有不可导、不可微等特性,因此不能用传统的算法对其进行处理。差分进化算法能够较好地解决航路汇聚点布局问题,在处理模型约束条件时,综合考虑各交叉点冲突约束违反程度和所有交叉点冲突数之和,将前者作为个体优劣的判断标准之一,后者转化成个体适应度,即个体的另一目标函数,求解过程中选用了动态的标准差分进化机制以确保算法的收敛性。将算法应用到北京飞行情报区航路网规划模型中,验证了算法的有效性。     

基于不同威胁体的无人作战飞机初始路径规划

 提出一种基于不同威胁体的路径规划新方法。从理论上建立了具有不同威胁体的局部空域路径选择原则,给出了根据不同威胁体建立相应路径图的步骤和方法。描述了基于图形模型的进化优化算法,并应用此算法进行了路径优化。进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的路径规划方法不仅可行,而且有效地突破了原Voronoi 图只能对相同威胁体进行路径规划的局限。     

基于进化策略的飞行控制系统多目标优化

针对传统飞机飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且还有与飞行品质要求缺乏相关性和物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进多目标进化算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折衷解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择。在算法中,采用了新的偏好信息给定方法,并提出了一种模拟"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现。最后,使用改进的多目标进化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示该算法可有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

基于多子人口群协作进化的拦截轨道优化

针对基本遗传算法对航天器拦截轨道数值优化计算效率较低的问题,提出了一种新的基于多子人口群协作进化的算法。使用子人口划分技术提高了人口多样性防止早熟,用免疫算子减小搜索空间,两者都加速了进化计算过程。应用此算法求解了具有推力约束和拦截时间约束使燃料消耗量最小的航天器拦截轨道,并分析了其与基本遗传算法的不同。通过航天器拦截轨道仿真表明,该算法优于基本遗传算法,可用较少的计算时间得到全局最佳解,提高了航天器拦截轨道优化的计算效率。     

基于微分进化算法的二自由度PID控制器参数优化

针对二自由度PID控制器参数多、调节困难等问题,提出了一种基于微分进化算法参数调节优化方法。证明了微分进化算法能够收敛到平稳点,并具有概率全局收敛性。研究了二自由度PID控制器参数与抑制特性、跟踪特性的关系,并将微分算法与遗传算法、粒子群算法的参数优化结果进行了比较。仿真验证表明,微分算法能够更好地实现二自由度PID控制器参数的调节,具有优异的跟踪特性和抑制特性。     

某型飞机发射装置自动测试系统的设计与实现

介绍了基于MCS51系列单片机AT89C51架构的某型飞机发射装置自动测试系统的设计与实现,系统电路中采用了强电信号隔离电路、抗干扰电路等关键电路,分析了测试系统的硬件电路和软件设计.并给出了控制程序流程图.     

涡扇发动机故障诊断硬件在回路实时仿真平台

硬件在回路仿真是发动机故障诊断算法由理论转向实际工程应用的重要阶段,但目前航空发动机故障诊断算法的研究多数处于软件数字仿真阶段。构建民用涡扇发动机故障诊断算法硬件在回路实时仿真验证平台,开发考虑健康退化的民用涡扇发动机多维调度分段线性化模型,分析并模拟仿真民用涡扇发动机的四类典型常见故障。经过对相关诊断算法进行实验验证,表明该平台及使用的模型和方法都是行之有效的,具有一定的工程使用价值。     

基于离散混沌蝙蝠算法的测试点选择

针对模拟电路测试点的选择问题,基于智能优化算法的测试点选择方法相比于传统的迭代法具有一定的优越性,但是仍然存在算法复杂度过高等问题.在深入研究蝙蝠算法(BA)的基础上,采用混沌映射对算法进行优化,并用变换函数将算法离散化,提出一种离散混沌蝙蝠算法(CBBA),将算法应用于测试点选择.通过实验仿真,证明该算法具有较高的准确度,而且与其他算法对比发现,该算法具有更好的性能.     

计算地球流体力学若干新进展

本文简要介绍了有关计算地球流体力学问题研究的若干新进展,其中包括显式平方守恒格式,经济算法,辛算子法,泥沙冲积和三角洲发育的数值模拟等,从中也可以看到计算地球流体力学的发展是具有重要理论意义和实用价值的。     

Algols: Wherefrom, whereto, and what in between?

Four different aspects related to the evolution of Algols are discussed: the occurrence of a contact phase during the mass transfer, the evolution of short period systems evolving through case A mass transfer, the influence of the mass transfer on the surface abundances of both components, and the problem of the initial parameters of Algol systems. For the latter, a search is made for conservative case B systems. UZ Cyg seems to be a good candidate for such evolution. Finally, some remarks are given on the initial values of the low mass Algol S Cancri.     

Algols: Wherefrom,whereto, and what in between?

Four different aspects related to the evolution of Algols are discussed: the occurrence of a contact phase during the mass transfer, the evolution of short period systems evolving through case A mass transfer, the influence of the mass transfer on the surface abundances of both components, and the problem of the initial parameters of Algol systems. For the latter, a search is made for conservative case B systems. UZ Cyg seems to be a good candidate for such evolution. Finally, some remarks are given on the initial values of the low mass Algol S Cancri.     

基于RTWEC的控制算法自动代码生成技术

研究基于实时工作间嵌入式代码生成器(Real-timeworkshopembeddedcoder,RTWEC)的航空发动机复杂控制算法自动生成可执行代码技术,介绍原理及其应用方法.针对某型航空发动机控制器多变量控制算法的手动编程和自动生成代码进行电子控制器半实物仿真并比较分析.结果说明该方法简单、易行,有效降低了程序编制、查错和调试的工作量,缩短了研制周期,可以广泛用于控制器复杂算法从设计仿真到具体实现的开发过程.      

Resonant power supplies: their history and status

The various types of converter are described, and the history of resonant power supplies is briefly sketched. The differences between pulse-width-modulated (PWM) switch mode power supplies and resonant power supplies are discussed. Single-switch, multiple-switch, and series and parallel resonant converters are examined. The control of resonant converters is addressed. Hardware is briefly considered     

一种基于聚类分析的二维激波模式识别算法

在激波捕捉求解器计算的可压缩无黏流场基础上，提出了一种探测并识别二维激波干扰模式的新算法，从3个层面详细介绍了该算法的实施流程。首先，采用基于当地流场参数设计的传统激波探测方法，辨识出激波附近的一系列网格单元；其次，通过经典的K-means聚类算法将这些激波单元划分成许多簇，并根据簇的相邻信息定义每个簇的类别；最后，设定相关准则对某些紧邻的簇进行合并，进而确定各个激波干扰点的位置，记录各条激波分支所对应的簇，采用Bézier曲线拟合算法分别对其聚类中心进行拟合以获取更加光滑的激波线。数值试验表明，该算法不受网格类型的限制，不仅可以保证最终拟合的激波线具有较高的位置精度，还可以清晰地识别出流场中多激波干扰的模式，同时对分析非定常流场中激波的运动与演化过程也提供了一种有效的可视化手段。     

Consensus based on learning game theory with a UAV rendezvous application

Multi-agent cooperation problems are becoming more and more attractive in both civilian and military applications. In multi-agent cooperation problems, different network topologies will decide different manners of cooperation between agents. A centralized system will directly control the operation of each agent with information flow from a single centre, while in a distributed system, agents operate separately under certain communication protocols. In this paper, a systematic distributed optimization approach will be established based on a learning game algorithm.The convergence of the algorithm will be proven under the game theory framework. Two typical consensus problems will be analyzed with the proposed algorithm. The contributions of this work are threefold. First, the designed algorithm inherits the properties in learning game theory for problem simplification and proof of convergence. Second, the behaviour of learning endows the algorithm with robustness and autonomy. Third, with the proposed algorithm, the consensus problems will be analyzed from a novel perspective.