基于B样条的气以设计遗传算法研究

在气动反设计引进了基于自然选择和生物遗传机制的遗传算法,针对遗传算法的搜索原理和气动外形特点,提出了与之相的Ｂ样条基因表达,构造了均匀变异与非均匀变异相结合的自适应变异算子,提出了用于优化设计的适应函数,发展了一种小种群演化方法。文中并以全位势方程求解程序为例,进行了翼型重构反设计,验证了本方法的可行性,然后在此基础上进行了基于阻力极小的优化设计,取得了令人满意的结果。     

基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

直升机旋翼翼型及桨叶气动外形反设计分析

建立了一个基于余量修正思想的直升机旋翼反设计计算方法,用于直升机桨叶的气动外形设计研究.使用Poisson方程为控制方程生成围绕桨叶的贴体网格;在悬停状态下建立了以Euler方程为主控方程的旋翼流场求解方法,并采用了嵌套网格方法进行数值计算;在流场计算及网格生成基础上,采用MGM方程作为翼型反设计方程,建立了一套直升机旋翼翼型及桨叶气动外形的反设计方法.应用该方法,分别对二维翼型以及悬停状态下的旋翼桨叶进行了反设计分析.反设计结果表明,在给定的目标压力分布条件下,使用本文方法分别获得了满足要求的二维翼型及直升机桨叶外形,并与目标压力吻合良好.     

FIR滤波器设计:基于遗传算法的频率采样技术

遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索,这种生物模仿过程可以发现全局最优解。文中介绍了遗传算法的频率采样技术中的应用,结合ＦＩＲ数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。文中还对标准遗传算法作了适当的改进。实验数据表明,采用遗传算法确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的ＦＩＲ滤波器的频率特性优于查表法。     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手,结合工程实际,论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素,并提出了改进的策略。     

关于有理B—样条曲线的权因子的研究

对有理Ｂ－样条曲线中的权因子作了研究,首先,阐述了权因子的几何意义,证明了权因子是有关四点的交比。分析了权因子的极限性质与零权因子对曲线形状的影响,其次,就曲线上一点在控制点方向与任意方向移动这两种情况,给出了曲线形状调整时的权因子计算公式,从而得到调整后的曲线方程,并给出了一个应用算例,再次,提出了有理Ｂ－样条曲线的分解表示方法,即将ｎ次有理Ｂ－样条曲线用ｑ个二次有理Ｂ－样条与（ｎ－２ｑ）个一次     

基于B-样条的Laplace积分算法研究

给出了 Laplace积分的 B-样条数值算法。采用三次样条函数的 B-样条矩阵表示 ,求其反问题 ,拟合 Laplace积分的象原函数。运用重节点技术描述象原函数的间断点 ,尖点和高阶不光滑点 ,再运用差商 ,de Boor递推算法 ,巧妙地导出了非均匀网格分划下 Laplace积分的象函数表达式 ,在准均匀网格分划下给出了一系列实用解析计算公式 ,大量算例具有良好的效果。计算机试验结果表明计算速度比用 Simpson方法要快得多 ,比传统方法——Berger方法要简单得多 ,克服了 Gauss-Laguerre积分 ,Gauss-Legendre积分函数零点 ,系数等难以确定的困难。解决了象原函数为超越函数的 Laplace积分象函数的计算问题。     

飞机外形件三角网格模型光滑B样条曲面重建

综合考虑曲面重建时的拟合精度、曲面片拼接处的连续性和曲面的光顺性等因素,以三角网格模型的双三次B样条曲面重建为例,研究了飞机外形件三角网格模型的分片光滑B样条曲面重建方法。该方法首先采用最小二乘法逼近散乱数据,初步获得分片B样条曲面;然后将光顺准则加权到最小二乘函数中调节曲面光顺程度;最后运用罚函数法保证曲面片边界近似G1连续。将该方法应用于飞机外形件实测数据的曲面重建,误差分析结果验证了方法的有效性。     

关于有理B－样条曲线的权因子的研究

对有理Ｂ－样条曲线中的权因子作了研究。首先,阐述了权因子的几何意义,证明了权因子是有关四点的交比;分析了权因子的极限性质与零权因子对曲线形状的影响。其次,就曲线上一点在控制点方向与任意方向移动这两种情况,给出了曲线形状调整时的权因子计算公式,从而得到调整后的曲线方程,并给出一个应用算例。再次,提出了有理Ｂ－样条曲线的分解表示方法,即将ｎ次有理Ｂ－样条曲线用ｑ个二次有理Ｂ－样条与（ｎ－２ｑ）个一次有理Ｂ－样条的乘积形式表示,并给出相应的条件。最后讨论了有理Ｂ－样条曲线对控制多边形的逼近问题。     

某型无人机的三维重建与气动性能分析

通过对某型无人侦察机的三维重建 ,阐述了无人机外形的三维重建的一般过程与方法 ;指出无人机三维外形重建的重要意义 ,并初步分析了其气动性能和隐身性能。     

遗传算法在含连续/离散变量结构优化中的应用

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题。本文探讨了如何将遗传算法应用于含连续／离散设计变量的结构优化问题。着重讨论了连续／离散混合变量的编码方法和减少适应度函数计算次数的ｍ ｉｃｒｏ ＧＡ 技术。将遗传算法应用于数学考题和十杆结构尺寸／材料混合变量优化问题。两个算例表明,遗传算法能比较有效地解决含连续／离散混合设计变量的优化问题。     

基于改进遗传算法的微波吸收材料优化设计

针对标准遗传算法也称简单遗传算法(Simple genetic algorithm,SGA)在宽频带高吸收微波吸收材料优化过程中收敛速度十分缓慢且非全局收敛的不足,应用新的选择策略,并引入收敛因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节,用Visual C 语言编写了可自适应调节参数的改进遗传算法的微波吸收材料优化设计软件,通过枚举法验证算法是全局收敛的。应用该软件对现有微波吸收材料电磁参数库进行微波吸收材料结构优化。结果表明：应用两层微波吸收材料,内层材料0．9mm,外层材料2．7mm,总厚度3．6mm,即可实现在8～18GHz全频段内反射率小于-15dB。     

基因算法在喷管反设计中的应用

在气动优化设计中引进了基于达尔文的自然选择机制和生物遗传机制的基因算法,构造了相应的基因变异等算子。针对喷管气动外形的特点提出了与之相适应的Ｂéｚｉｅｒ曲线基因表达,把算法搜索空间缩小为由有限参数曲线控制点构成的子空间,从而加快了算法收敛速度。并与全位势方程求解程序相结合,提出了具体的供优化设计的适应函数,研制了二维气动反设计计算程序,进行了二维喷管反设计数值实验。结果表明,本文构造的方法是可行的,而且具有全局优化和鲁棒性强等特点     

高超声速飞行器机身/超燃冲压发动机一体化设计研究

开展了高超声速飞行器机身/超燃冲压发动机一体化设计方法的研究.以多目标遗传算法为优化方法,采用一维流动模型计算性能指标,对机身下壁面前体和后体型线进行了优化设计,得到了Pareto最优前沿面.计算结果表明该方法可大大提高机身/发动机的匹配水平,获得高性能的设计方案.该方法可进一步推广应用于包含更加精确的流动模型的优化设计当中.     

微型飞行器螺旋桨的气动优化设计

提出了一种用于微型飞行器螺旋桨的气动优化设计方法。该方法分为两部分：基于有限片桨叶涡流理论的气动性能计算和采用遗传优化算法的优化设计。在优化过程中,用贝塞尔样条描述桨叶的宽度和安装角沿半径的分布,考虑了桨叶不同剖面处雷诺数的变化,以螺旋桨的推进效率作为目标函数得到了桨叶沿半径的宽度、安装角的最佳分布。设计结果表明,该方法能够得到工程上实用的设计结果。最后,根据该方法制作了用于螺旋桨气动设计和性能计算的软件,该软件能方便数据输入,直观显示设计结果。     

改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

文章针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出了一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于桁架结构优化设计中.计算结果表明改进遗传算法全局寻优能力强.     

改进的混沌遗传算法

混沌和遗传算法的结合产生了混沌遗传算法.通过分析其本质,发现其中存在很大的重复性操作,本文对此算法进行改进.计算机仿真表明:改进后的算法具有更好的快速寻优能力.     

并行遗传算法的研究评述

并行遗传算法是遗传算法研究中的一个重要方向,受到了研究人员的高度重视。本文系统地综述了各种并行遗传算法的构成原理,介绍了其典型应用情况,并指出了需进一步研究的课题。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二