压气机/风扇叶片自动优化设计的研究现状和关键技术

 着重介绍和分析了近年来快速发展的压气机叶片自动优化设计方法现状、应用特点以及关键技术。通过分析指出：自动优化设计方法设计效率高,适用于高气动性能指标压气机/风扇设计;为缩短优化时间和提高搜索效率,优化算法应首选并行遗传算法;今后在叶片参数化方法、加速流场计算方法以及提高遗传算法的搜索效率方面需进行进一步研究。     

公路运输路线规划决策支持系统的研究与设计

首先对公路运输最短路线问题进行了分析,建立其数学模型,提出采用路段分组策略、局部Dijkstra算法搜索和全局遗传算法优化的综合求解方法。最后,介绍了系统的总体结构和实现方法。     

免疫算法原理与应用

介绍一种基于生物免疫系统原理而发展的免疫算法 ,与人工神经网络和遗传算法进行比较 ,并介绍其应用领域。     

启发式算法在大飞机设计中的应用综述

主要介绍了神经网络系统、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、支持向量机几种启发式优化算法(Heuristic Optimization Algorithm,HOA)在大飞机设计领域的发展和应用现状,对比分析了算法在航空工程设计上的优缺点,展望了启发式算法的发展方向,为大飞机设计提供了宝贵的理论和经验。     

模拟退火算法和遗传算法在航空直流测速发电机优化设计中的应用与性能比较

 结合某航空永磁直流测速发电机的优化设计 ,论述了模拟退火算法和遗传算法的启发式特点、运行过程 ,说明模拟退火算法和遗传算法是电机较为理想的最优设计方法     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

概率模型进化算法与仿真研究

针对传统遗传算法,指出了遗传算法的新的发展方向及概率模型进化算法。介绍了几种基于概率的模型进化算法(UMDA、BMDA、CGA以及BOA),用仿真的方式验证了概率模型进化算法能提高遗传算法的性能,最后指出图型模型在进化计算中的重要作用。     

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

双盘转子系统优化算法与试验

为了讨论不同优化算法的效果差异,利用有限元分析技术,针对典型1-0-1支承方案的双盘转子系统进行建模仿真,在分析其动力学特性的基础上,联合多学科优化软件ISIGHT,将两转盘位置作为优化变量,以1阶临界转速在10%内的变化为约束条件,采用不同的优化算法:进化算法(EVOL)、多岛遗传算法(MIGA)、邻域培植遗传算法(NCGA)、第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)以及Pointer方法,最小化过1阶临界转速时两转盘的最大振幅,得到两转盘的最优位置.在高速柔性模拟转子试验器上进行了瞬态试验,结果表明,NSGA-Ⅱ只需要计算240个点,就可以使两转盘振幅分别下降76.94%和67.42%.因此,NSGA-Ⅱ是最适合该类转子系统的优化方法.      

混合遗传算法在最优Lambert轨道转移设计中的应用

研究了初始位置、目标位置和转移时间均不固定的双冲量Lambert转移问题,旨在实现燃料和转移时间的综合最优.在对Lambert飞行时间定理推导的基础上,提出了一种遗传算法和迭代法相结合的优化算法,并给出了算法的设计步骤;同时,对影响遗传算法寻优性能的两个参数进行了自适应调整,提高了算法的收敛性.最后,通过两个实例验证了所提算法的有效性和准确性.