基于B样条的气动反设计遗传算法研究

在气动反设计中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，提出了与之相适应的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     

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.     

多目标混合流水车间调度问题求解算法

针对多目标不相关并行机混合流水车间调度问题，建立以最小化最大完工时间、机器总能耗和机器加工成本为目标的多目标数学模型。提出一种改进的基于分解的多目标进化算法（Improved multi-objective evolution algorithm based on decomposition,IMOEAD），采用均匀设计表生成初始权重向量，提高种群多样性，利用正态分布交叉并设计了自适应高斯变异来提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，在权重向量邻域中选择个体产生新解，运用非支配等级和拥挤距离更新外部档案。以反世代距离、世代距离和非支配解个数为性能指标，通过大量案例仿真，与非支配排序遗传算法Ⅱ和基于分解的多目标进化算法进行对比，结果验证了该算法的有效性。     

基于代理模型的气动设计稳健优化方法

为了减少不确定分析的计算量,提出了一种基于代理模型的不确定性气动设计优化方法,其中代理模型主要用于简化不确定分析计算过程.运用拉丁方试验设计和Krig-ing建立了代理模型,用随机参数来表示尺寸误差和飞行条件的变化.基于代理模型,以蒙特卡洛模拟法作为不确定分析方法,求解气动性能的均值和方差.在此基础上定义了气动稳健优化问题的表达式,用遗传算法进行求解,并以某翼型的优化问题对该方法进行验证.结果表明,通过该方法得到的最优解对不确定性的敏感度大大减小,同时在不确定的情况下仍然能满足设计约束条件.     

基于协同优化方法的多学科非概率可靠性优化设计

针对传统多学科优化是基于确定性的优化设计方法,为了获得更为可靠的结构设计,在设计中考虑了不确定因素对结构性能的影响.本文将非概率可靠性优化方法与多学科优化设计方法相结合,引入了非概率可靠性指标,提出了一种新的基于协同优化方法的非概率可靠性多学科优化设计方法.同时采用了基于均匀试验设计的响应面方法来近似学科优化,提高了遗传算法的收敛速度,降低了计算量.最后通过对跨声速机翼气动结构多学科可靠性优化设计算例的计算,验证了本文提出的方法能够保证设计解的可靠性,对工程实践具有一定的指导意义.     

基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。     

双变异遗传算法在投资组合中的应用

针对马柯维茨均值-方差模型的特点和简单遗传算法在求解该模型中所存在的缺点和不足,本文提出了一种改进的遗传算法-双变异遗传算法.该算法在交叉算子中引入了变异算子,即在种群中出现大量的近亲个休,产生近亲繁殖,此时,交叉算子停止交叉,进行均匀变异;而变异算子按照梯度方向变异,以加快算法的收敛速度.数值试验表明,双变异遗传算法对马柯维茨均值-方差模型的求解具有全局收敛、求解速度快、避免早熟等优点.     

空天飞机喷管的气动设计

本文首先阐述了喷管气动设计在整个空天飞机气动设计中的重要地位,介绍了两种用于空天飞机的二维不对称喷管的无粘流气动设计方法。一种是基于 Rao 的最大推力喷管设计方法;另一种是基于最小长度喷管的设计方法。重点介绍了 NASA Langley 研究中心固定几何形状的超燃冲压发动机喷管的气动设计。分析了发动机位置、上壁倾角、外罩内侧倾角和外罩长度对飞行器性能的影响。最后,介绍了空天飞机喷管流动的风洞实验和计算流体力学的进展,并提出了尚待进一步研究的问题。     

机械展开式再入飞行器气动性能分析与优化

机械展开式再入飞行器由于气动面积较大,可以有效地进行气动捕获和气动减速,但需研究分析主要气动外形参数对气动性能的影响并通过优化进一步提高减速效果。针对计算流体力学（Computational fluid dynamics, CFD）开展再入飞行器外形优化计算量大、耗时多的问题,提出了一种基于反向传播（back propagation, BP）神经网络的气动性能优化方法。在对再入飞行器参数化建模的基础上,首先采用正交试验设计生成样本,通过CFD方法进行高精度气动力性能计算,对样本计算结果进行方差分析;再利用BP神经网络对生成的样本集进行非线性拟合,构建神经网络气动性能近似模型;最后使用多岛遗传算法和BP神经网络模型开展阻力最大的气动外形设计优化,并对优化结果进行参数灵敏度分析。结果显示,该优化方法可以快速准确地求解优化模型,在保证精度的同时大幅提升了计算效率,可为未来工程设计和应用提供参考。     

摆线桨悬停状态气动特性及参数优化

为了进一步提高摆线桨的气动效率，本文对摆线桨的设计参数进行了优化研究。首先分析了流管模型的基本原理，基于薄翼振荡原理，结合动量和叶素理论建立了摆线桨的双盘-多流管非定常气动模型。然后，通过相关算例验证了模型的适用性，结果表明：实度较小时，准确度较高，而随着实度与转速的增加，桨叶之间的干扰加强，误差值增大。通过大量试验与计算数据的对比，总结了不同实度时，多流管模型的拉力修正因子。最后，基于双盘-多流管气动模型，应用遗传算法对摆线桨的相关设计参数进行了优化设计，优化后的功率载荷提高了12.4%左右。同时，对比发现优化后的摆线桨比旋翼具有更高的气动效率。     

内转式进气道与飞行器前体的一体化设计综述

飞行器前体/高超声速内转式进气道的一体化设计已经成为吸气式高超声速推进系统研究的一个热点。从气动设计角度分析了高超声速内转式进气道及其与飞行器前体的一体化设计方法。内转式进气道的设计方法主要包括直接流线追踪方法、基于均匀来流的吻切流设计方法和基于前体非均匀来流的内转式进气道设计方法。基于内转式进气道的一体化设计主要包括正对来流的独立进气方式以及利用前体预压缩进气方式两类，结合内转式进气道的设计方法对这两者进行了深入分析。根据分析，基于均匀来流条件的内转式进气道的设计方法得到了深入发展，但还有必要进一步发展非均匀来流条件下的设计方法以提升一体化设计的灵活性；此外，随着内转式进气道设计方法的深入发展，一体化设计也将得到进一步发展。     

CFD方法在联结翼飞机方案设计中的应用

针对计算流体力学(CFD)软件在联结翼气动布局设计中应用的问题，研究如何快速、自动地生成CFD软件所需的输入数据的方法。实现这一方法的要点有：(1)建立一个合理的联结翼飞机外形的参数化几何模型；(2)基于这组参数，开发出能自动地生成CFD软件(MGAERO)所需输入数据文件的程序。计算实例表明，应用本文所提出的方法，可快速地对各种联结翼飞机方案进行气动特性分析，从而大大缩短了飞机方案设计中气动分析的时间。     

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。     

单级入轨有翼火箭的气动设计

简单地介绍了单级入轨火箭的可行性；详细地阐述了单级入轨有翼火箭气动设计的基本思想，即以箭身来满足上升段的要求，以机翼来满足再入段的要求。还介绍了美国航空航天局设计单级人轨有翼火箭的气动设计方法─—响应表面法。在此基础上，进一步介绍了根据本文叙述的基本气动设计思想和方法设计出的一种单级人轨火箭的典型外形。最后得到了结论并提出了在我国开展单级入轨火箭预研工作的建议。     

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。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足，提出了一种改进的遗传算法。首先，采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后，提出一种生成初始种群的方法和精英策略，设计出自适应变异概率，提高了算法的求解质量。同时，在规划过程中，将全局路径规划与局部路径规划相结合，并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同，提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法，能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障，获得无碰最优或次优路径。     

直升机振动主动控制中作动器的最佳布置研究

在振动主动控制技术中，作动器的位置对控制效果有着重要的影响，其先取是一个在可行集内确定一定数量的子集使其在给定的约束条件下性能指标达到最小的优化问题。它是一个离散的位置诉优化难以解决。遗传算法是求解这类优化问题的有效方法。文中没有 二进制码方法，而是采用了按作动器序号进行编码的方法，并提出了一种新的交叉变异方法，有效地解决了遗传算法中非二进制编码所产生的交叉操作和变异的困难。将该遗传算法求得的最优     

客机机翼气动/结构多学科优化方法

针对客机机翼特点,建立机翼外形和结构参数化模型;应用CATIA二次开发技术和PCL编程,实现气动分析模型和结构有限元模型的自动生成;分析了气动和结构之间的耦合关系,研究一种气动载荷自动加载到结构模型的方法;应用基于代理模型的二级优化方法求解机翼气动/结构设计多学科优化问题;在iSIGHT软件环境下实现机翼气动/结构多学科优化计算流程。算例结果表明,本文提出的机翼气动/结构多目标优化方法能获得关于升阻比和结构重量的最优解集,有助于设计人员确定合理的机翼总体参数。