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.     

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。     

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。     

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     

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。     

基于遗传算法的纤维增强复合材料层合板刚度设计方法

基于遗传算法,提出了一种带刚度要求的纤维增强复合材料层合板设计方法。以层合板的各层铺设角和厚度为设计变量、刚度为设计目标、制造工艺性为设计约束,将纤维增强复合材料层合板的刚度设计问题处理成一种离散的叠层顺序优化问题,采用遗传算法求出满足给定刚度要求的层合板设计。最后,通过算例验证了设计方法的有效性。     

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     

基于基因算法与博奕论的翼型跨音速Euler方程气动优化

将基因算法与博奕论中的 Nash平衡相结合 ,构建了多目标基因优化算法—— Nash基因算法 (NashGAs) ,并对初始翼型为 NACA0 0 1 2二维翼型进行给定跨音速流动下的形状增升优化。计算中应用 Bézier曲线对翼型形状进行参数化 ,避免了非流线型的不合理形状产生 ;采用有限元非结构网格 AUSM+通量分裂格式Euler方程数值解进行个体适应度值评估 ;应用动态网格技术调整计算网络 ,节约了 CPU机时 ;最后给出了优化结果     

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。     

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.     

关于遗传算法模糊控制的研究

在控制对象的数学模型由于受非线性的时变的影响很难精确确定时，模糊控制是一个比较好的方法，但模糊控制规则易受人的因素的影响而归纳得不完善，并且不能自学习影响了模糊控制的效果。遗传算法可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的性假设的约束。可以解决非常困难的寻优问题，本文提出关于遗传算法的模糊控制，使控制规则得到优化，从而改善了控制性能。仿真实例表明这种方法是可行的。     

基于FPGA的并行遗传算法硬件实现的研究

遗传算法具有天然的并行性。FPGA(Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性，本文提出了一种基于FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子，并将它们设计成流水线结构。整个设计采用了XILINX公司的XC2V1000型号FPGA芯片。算法利用VHDL语言来描述。实现后的测试表明，这种硬件遗传算法有效减少了运行时间，使其在一些实时性要求较高的场合得到很好应用。     

用遗传算法优化Turbo码交织器

具有短帧的Turbo码的性能取决于交织器的设计．设计的主要目标是距离谱的优化。本文提出在S随机交织器的基础上，用遗传算法(GA)优化交织器．提高Turbo码的自由距离并减少具有自由距离码字的出现频率。它利用了遗传算法的群体多样性，具有全局优化能力的特点，优化了Turbo码的距离谱，提高了系统性能。仿真结果表明，遗传交织器的性能优于块交织器、螺旋交织器等传统交织器。     

基于径向基函数的机翼和翼梢小翼外形优化

对机翼和翼梢小翼外形参数的优化方法进行了研究.利用径向基函数(RBF)来构建机翼和翼梢小翼的优化模型.在有、无翼根弯矩约束的两种情况下,分别结合序列二次规划法和拟牛顿法优化方法,针对优化目标:机翼诱导阻力最小,优化得到机翼和翼梢小翼的最佳外形参数.实验证明本文优化方法能够取得满意的优化效果,对翼梢小翼的优化设计问题具有一定的参考价值.