多目标混合变量优化问题的罚方法及算法

给出了多目标非线性优化设计问题的加罚方法，从而为有效地解决混合变量的多目标优化问题提供了理论依据，同时给出一个优化长法，并附有算例。     

活塞式航空发动机的优化与标定

联合发动机循环模拟与标定技术建立小型活塞航空发动机动力性和经济性的多目标优化模型。对校验后的BOOST模型进行DOE(Design of Experiment)正交试验,对试验数据进行统计数学建模,并对局部模型误差进行控制,进行响应面模型分析,通过MBC(Model-Based Calibration)工具箱进行优化标定,选用经济适用的NBI(Normal Boundary Inter-section)进行多目标优化.给出了优化的点火提前角、喷油量的MAP图,优化参数对扭矩和燃油消耗等目标的响应面模型,对提升小型航空发动机性能有重要的参考价值.     

基于多目标的消磁绕组优化调整方法

针对目前舰船消磁绕组优化调整方法中只考虑舰艇磁场信号幅值而较少考虑磁场梯度信号幅值的不足,提出同时以磁场幅值和磁场梯度幅值削减为目标的优化调整方法.为此,首先以线圈等效电流值为优化对象,磁场和梯度峰值为优化目标,建立了消磁绕组优化调整的多目标数学模型;随后采用多目标微粒群算法求解得到了该优化问题的Pareto解集;最后通过一个计算实例验证了方法的有效性.实例结果表明该方法能够同时处理磁场和磁场梯度幅值,并能给出多种不同等效电流组合以供选择使用.     

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

基于多目标优化的微纳卫星群姿态控制

在微纳卫星群姿态控制中,要求多个卫星相互协同,能够快速达到期望的目标姿态,同时要求能耗最小.本文提出微纳卫星群姿态控制的多目标优化模型,以同时优化卫星姿态的角度误差和降低能耗2个性能指标函数.基于MATLAB用弹性约束法求解该优化问题,得到了多目标优化的帕累托前沿,并给出了其相应的卫星姿态,实现了多个微纳卫星姿态机动控制和协同控制.仿真结果表明本文运用的多目标优化方法在微纳卫星姿态机动控制和协同控制中是有效的.     

不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择

针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;其次,在该数学模型下,将系统给出的故障检测率和隔离率作为约束条件,将测试代价、漏检率和虚警率作为优化目标,建立了多目标优化问题;然后,提出带有精英保留策略的NSGA-Ⅱ对多目标问题进行优化选择,利用NSGA-Ⅱ能够得到一组Pareto最优解,可根据实际需求选择最优的测试组合;最后,针对某装备进行实例分析,得到3组最优解,可以满足不同需求下的最优选择,验证了所提数学模型与多目标优化算法的可行性与有效性。      

Pareto最优解的充分及必要条件

对多目标优化问题不需目标函数的凸性和二次可微性的假设，在约束区域具有严格点凸性的条件下，证明了Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件是严格局部Ｐａｒｅｔｏ最优解的必要的充分条件，并以若干例子说明其适用性。     

一类卫星推力器布局的多目标优化设计方法

针对一类卫星平台的推力器布局进行优化方法建模,给出推力器布局设计原则和优化指标,将推力器布局问题转化为一个多约束多目标寻优问题．最后对IntelSat—VII／VIIA推力器布局进行优化设计,优化结果达到了预期效果,验证了本文方法和指标的有效性．     

基于蚁群算法和Powell法的Lambert转移

研究了两次脉冲时刻均不固定的Lambert轨道转移的优化问题,目标是找到施加两次脉冲的最优时刻,使燃料和转移时间的加权和最小.鉴于传统的优化算法难以获得该优化问题的全局最优解,提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的优化算法,给出了算法的设计步骤.该算法结合了蚁群算法的全局搜索能力和Powell法的局部寻优能力,在保证全局搜索能力的同时,提高了算法的局部寻优能力和精度,减少了寻优时间.通过两个算例验证了这种结合的有效性和准确性.     

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础,需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求,但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计.针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题,提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法.首先,推导了含参数不确定性的系统动力学模型;然后,给出了差分粒子群优化算法的定义...     

起竖系统的优化设计

对起竖系统的优化设计从快速性、受力情况等 方面进行了分析,确定了优化目标.对每个目 标函数进行无量纲化处理,采用传统的线性加权法进行了多目标优化求解.采用均匀试验设 计确定样本点,基于协同仿真获得样本数据,建立了多项式响应面模型,对某起竖系统关键 支点的位置进行了多学科优化.通过构造的评价函数,同传统的多目标优化方法得到的结果 进行比较,分析了2种方法的差异,表明了多项式响应面方法的有效性,为起竖系统的进一 步开发和设计提供了有利的工具.      

非完美特性下的多状态系统检测与维修优化

对于带有周期检测的系统进行维修优化时,不仅需要考虑系统自身可靠性信息,还应该充分利用检测数据并优化检测周期。以多状态并联可修系统为研究对象,考虑非完美检测和非完美维修,以降低系统运行成本率为目标实现系统检测和维修优化。利用非齐次马尔可夫链建立系统可靠性模型,对系统退化、检测和维修进行蒙特卡罗仿真。利用粒子滤波融合系统模型与检测数据并估计系统剩余寿命。设置寿命相关门限触发系统维修,以成本率期望仿真结果为目标函数,使用遗传算法优化检测周期和维修阈值。通过算例证明该方法可有效克服检测误差并实现检测和维修优化。     

结构/非结构网格中的数值优化计算

非结构网格因其在处理外形方面所具有的特殊优越性而倍受关注.在结构/非结构网格中做了粘性流动的数值优化计算,优化计算包括单目标和双目标气动优化,以及反设计计算,即从初始翼型不断修型而实现给定翼型的外形及压力分布的目标.算例及其结果分析证明了该方法用于翼型的修型和设计计算的有效性.      

直升机滑油换热器的结构优化设计

在直升机肋管式滑油换热器的初步热力性能设计计算基础上,应用数值优化原理,对滑油换热器结构的优化设计进行了研究,建立了结构优化程序.该程序以滑油换热器的重量为目标函数,采用正弦法去约束并结合单纯形加速法寻优.实例计算表明,将滑油换热器的热力性能计算程序同结构优化程序结合起来,可以建立自动匹配的换热器设计及优化程序系统.应用该软件,输入设计要求,就可获得既满足性能要求,且重量最轻的肋管式滑油换热器.该软件可推广应用于各种类型肋管式换热器.     

基于智能优化算法和有限元法的多线圈均匀磁场优化设计

针对多线圈均匀磁场优化设计中的高阶求导及优化结果可信度评估问题,提出一种基于智能优化算法和有限元法相结合的多线圈均匀磁场优化设计方法。首先,确定待优化参数,并以磁场偏差率作为目标函数;然后,采用智能优化算法对目标函数进行寻优;最后,基于优化得到的结构参数,建立相应的有限元仿真模型,检验优化结果的可信度。以2组亥姆霍兹线圈的结构参数优化为例,仿真结果表明,本文方法求得的最优参数优于传统的求导方法寻优得到的参数,且经过有限元法检验后,该优化结果的可信度得到了确认。      

对地观测卫星总体参数多学科优化

针对对地观测卫星总体参数设计问题,建立了以对地观测性能最佳为目标的多学科优化模型,考虑姿轨控制、电源、结构、推进、有效载荷5个分系统的设计变量和相应约束条件,并考虑运载火箭对卫星设计的约束条件,通过经验公式建立分析模型.采用协同优化方法,利用外点罚函数法将系统级优化问题转化为无约束优化问题以改善协同优化系统级的数值缺陷,建立了多学科设计优化框架.计算结果表明通过优化可提升卫星的对地观测性能,验证了该方法的合理性.建模思路与优化方法可望用于更贴合工程实际的卫星参数设计.      

基于N-S方程的翼型双设计点双目标优化设计

在使用N-S方程和尾迹面积分技术较精确地计算翼型气动阻力的基础上,对翼型进行参数化建模,应用Powell和目标组合方法讨论了翼型的双设计点双目标优化设计,并与单设计点单目标优化和单设计点双目标优化进行了对比.在给定设计条件下,2种翼型:RAE2822和"类全球鹰"翼型的计算结果表明,针对翼型设计状态,合理选择目标优化函数是必要和重要的;所采用的双设计点双目标设计方法可以兼顾多种设计状态,其优化翼型相对原始翼型具有更好的压强分布,有效提高了升力系数和降低了阻力系数;相对单设计点单目标优化和单设计点双目标优化翼型也具有更高的综合气动性能.      

构架天线四面体桁架单元精度分析与多目标优化设计

为了减小加工装配误差对天线桁架精度的影响,解决含随机变量的优化问题,综合考虑了杆件加工装配误差正态分布特性对精度的影响,通过最小势能原理求解得到了含杆件误差的构架天线桁架单元的平衡状态,采用蒙特卡洛方法对杆件误差变化对型面精度的影响开展了分析,得到杆件随机误差下的平均精度。为提高计算效率,建立了以杆件长度公差为设计变量、以桁架型面精度和加工成本为目标函数的代理模型,通过多目标遗传优化算法进行了公差优化设计,得到了代理模型误差小于8%的多组公差设计方案。其中平均精度最小达到了0.013mm,并且分析结果显示腹杆影响显著大于底杆。     

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

燃气发生器身部多学科设计优化

为了探索液体火箭发动机多学科设计优化的一般方法,以液体火箭发动机燃气发生器身部为研究对象,在对其进行面向设计的多学科分析的基础上,建立了燃气发生器身部的多学科优化模型,涉及流动、传热、结构强度3个相互耦合的学科.引入了一种新的多目标方法——物理规划方法处理其中的多目标优化问题,通过类别函数将设计者的偏好转化为优化目标,避免了对各个不同大小和量纲的分目标之间重要性的比较和权衡.优化结果显示,利用多学科设计优化减轻了燃气发生器的质量,改善了原有设计,能够提高发动机的设计水平.