基于多目标遗传算法的再入飞行器气动布局优化

本文采用多目标遗传算法来确定再入飞行器气动布局优化问题的Pareto最优解集，并和传统的多目标优化方法（加权和方法、约束法）进行比较。通过计算表明，多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集，这为飞行器设计得进行目标折衷决策提供了充分的依据。     

平流层飞艇总体多目标优化设计与决策

将多目标优化与多属性决策相结合应用于平流层飞艇总体多目标优化中。建立平流层飞艇多目标优化模型,实现优化模型参数化建模,采用多目标进化算法NSGA－Ⅱ得到Pareto最优解集,构成多属性决策矩阵,采用模糊熵权TOPSIS（ M－TOPSIS）法对Pareto非劣解进行排序,获得最佳设计方案。最终结果验证了NSGA－Ⅱ平流层飞艇多目标优化中的有效性。     

基于Pareto集与多目标决策的飞控参数优化

针对传统的单目标优化方法不能对飞控系统多个性能指标同时进行优化的问题,提出了一种基于Pareto遗传算法和多目标决策的飞控系统参数优化方法。通过NSGA-Ⅱ算法对飞控系统参数进行优化获得最优解集,在此基础上首先进行方案的初选,然后利用综合权重的Vague集决策方法对备选方案进行模糊评价和优选,找到最终满意解。仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

基于FA-NSGA分扭传动系统的均载和轻量化优化设计

以提高均载性能和轻量化为目标对某分扭传动系统进行了多目标优化设计.建立了分扭传动的非线性动力学模型,通过计算不同输入功率和输入转速下的均载系数,衡量分扭传动系统均载性能.以分扭传动系统参数为设计变量,考虑多工况条件,建立了以均载系数和质量最小为目标函数的多目标优化模型.为了提高计算效率,提出了具有适应值预测机制的非支配排序遗传算法（FA-NSGA）.利用3个基准函数对FA-NSGA进行收敛性和有效性的测试.结果表明:FA-NSGA对于3个测试函数均能获得满意的最优解,并且都能减少60%以上的真实适应值计算次数.采用FA-NSGA对实例进行优化求解,在得到的Pareto最优解中选取了一组满意的设计参数,该设计结果与参照方案相比均载系数降低了0.05,分扭传动系统质量减少了3.57kg.      

基于多目标遗传算法的多级轴流压气机优化设计

建立了一种多级轴流压气机的多目标优化设计方法。采用流线曲率法计算压气机气动性能，结合多目标遗传算法来进行性能参数优化。针对一台两级轴流压气机，选定优化设计的目标是最大的总压比和最高的总绝热效率。将转子尾缘的稠度和相对气流角以及静子尾缘的稠度和气流角作为设计变量。通过优化设计得到一组在两个目标上均优于初始设计的Pareto最优解，对典型的Pareto最优解和初始设计进行分析、比较，证明了该优化设计方法的有效性。     

基于MDO技术的飞机操纵面参数/飞行控制律多目标优化设计

 为克服多学科可行法存在的缺点,采用响应面近似模型进行系统分析从而减少计算量,并将该方法应用于具有多操纵面布局的无尾无人机多目标优化设计中,解决了操纵面几何参数和全包线飞行控制律的一体化设计问题。利用试验设计方法及径向基神经网络技术,建立了飞机操纵面的气动效益近似模型和控制学科的近似模型;应用所提方法及多目标遗传算法进行优化,得到一组Pareto解;采用模糊决策技术从中选取一个解作为数学规划方法进一步优化的初值点,从而得到最终解。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于SVR和NSGA-II的钛合金铣削参数多目标优化

对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量回归机（SVR）的铣削力预测模型,以材料去除率和刀具寿命为优化目标,提出一种基于支持向量回归机和带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）的优化方法。结果表明,该方法能够获得满意的Pareto解集,为钛合金铣削参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值。     

基于多目标遗传算法的航空发动机总体性能优化设计

采用一种基于Pareto最优解的多目标遗传算法—NSGAⅡ算法,以双轴混合排气式涡轮风扇发动机为算例,集成发动机性能模型、流路尺寸模型和质量模型,以单位推力、耗油率等为目标函数进行了多目标优化设计。计算结果表明:NSGAⅡ算法具有较好的稳健性和鲁棒性;基于NSGAⅡ算法的发动机总体性能优化方法能够获得目标空间内分布均匀的Pareto最优解集,有效克服了发动机总体性能方案设计时人工经验依赖较重的缺点,可为决策者进行目标权衡提供充分依据。      

基于 Kriging模型机翼平面外形气动优化设计

使用基于Kriging模型的优化设计方法,进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算,通过拉丁超立方试验设计生成样本点,建立了Kriging代理模型,结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计,最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求,从Pa-ret0前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明：陆ging模型与cFD计算误差很小,可信度高;在不问设计状态下,机翼气动性能都得到了提高,表明优化设计方法具有可行性和高效性。     

基于自由涡尾迹和遗传算法的叶尖小翼气动优化设计

风力机叶片采用分裂式叶尖小翼可以改善叶片的气动性能。以风能利用系数最大和风轮推力系数最小为目标,采用自由涡尾迹(FVW)方法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)耦合对小翼的形状进行优化设计。NS-GA-Ⅱ算法对每一代种群进行评价、筛选和变异,最终得到小翼形状的Pareto最优解集,其中气动性能评价目标通过FVW方法计算。结果表明,FVW模型能够较准确的模拟叶片的气动性能;两目标优化给出的不是传统优化方法追求的单个最优解,而是一个Pareto最优解集,且分布在一条曲线上;相比NREL原始叶片,风能利用系数最高能提高30%;小翼的几何形状在最优解集下分布具有一定的规律性,对后面的设计及改型有很好的指导性作用。     

Improved NSGA-Ⅱ Multi-objective Genetic Algorithm Based on Hybridization-encouraged Mechanism

To improve performances of multi-objective optimization algorithms,such as convergence and diversity,a hybridization-encour-aged mechanism is proposed and realized in elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ).This mechanism uses the nor-malized distance to evaluate the difference among genes in a population.Three possible modes of crossover operators-"Max Distance","Min-Max Distance",and "Neighboring-Max"-are suggested and analyzed.The mode of "Neighboring-Max",which not only takes advantage of hybridization but also improves the distribution of the population near Pareto optimal front,is chosen and used in NSGA-II on the basis of hybridization-encouraged mechanism (short for HEM-based NSGA-Ⅱ).To prove the HEM-based algorithm,several problems are studied by using standard NSGA-II and the presented method.Different evaluation criteria are also used to judge these algorithms in terms of distribution of solutions,convergence,diversity,and quality of solutions.The numerical results indicate that the application of hybridization-encouraged mechanism could effectively improve the performances of genetic algorithm.Finally,as an example in engineering practices,the presented method is used to design a longitudinal flight control system,which demonstrates the obtainability of a reasonable and correct Pareto front.     

基于遗传算法和 Vague集的液压位置控制系统自适应 PID控制

在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。     

用INSGA-Ⅱ进化NPCs的复杂行为

目前游戏中NPCs多目标行为进化是一个非常复杂的问题。对此建立了NPCs多目标优化的数学模型,并提出了一种NSGA-Ⅱ的改进算法——INSGA-Ⅱ。该算法在进行精英选择时,采用了基于K-均值聚类的方法联合了不同等级之间的个体进行集合划分,然后从不同的集合中选择下一代个体,从而更好地保持了种群的多样性。通过实例比较证明,在玩家和NPCs作战的游戏场景下,INSGA-Ⅱ能够得到NPCs复杂多目标控制问题的Pareto最优解,而且比NSGA-Ⅱ表现出更好的收敛性和多样性。     

一种高空飞艇螺旋桨结构多目标优化设计方法

为了远离旋转激振力的影响避免桨叶共振,需要提高桨叶的弯曲频率,这不可避免的会增加质量。为了解决低质量与高频率之间的矛盾,提出了一种螺旋桨两目标优化方法。以桨叶最小质量和最大弯曲频率作为两个优化目标,以复合材料的铺层角度、铺层厚度和铺层区域作为设计变量,以最大应变、桨尖最大位移和桨叶50%、75%和85%剖面处的扭转角作为约束,使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对螺旋桨进行优化设计,得到了关于质量和频率的Pareto解集。转速为520 r/min的两叶桨的转频为8.76 Hz,穿越频率为17.33 Hz,根据频率在Pareto解集上选取远离这两个点的方案。通过制造与测试,得到的实物桨叶频率为12.29 Hz,距离两个共振点都较远,有效的避免了桨叶共振。      

复合材料层压结构铺层顺序优化设计特征提取算法

受在感知过程中抓住主要特征的启发,结合复合材料层压结构优化问题的特点,借鉴遗传算法、蚁群算法等模拟进化优化算法的流程,提出1种"特征提取"的优化算法。根据目标函数值f(→Xj)(j=1,2,…m)的大小,对相应的m个设计变量向量→Xj=(x1,j,x2,j,…,xi,j,xn,j)(j=1,2,…m)进行排序;在一定的"背景噪声"S下,根据"特征提取"指示向量P提取群组中较优方案的共同特征,生成m个新的设计变量→X′j。算例验证表明,所提出的算法是有效的。     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的受自然现象启发的元启发式智能优化算法，其强大的全局搜索能力和收敛速度受到了广泛关注。多目标布谷鸟搜索（MOCS）算法是一种在单目标布谷鸟算法基础上发展的可以直接求解Pareto解集的多目标优化算法。针对原始MOCS算法的不足，采用一系列措施以提高算法的收敛精度、收敛速度以及解的均匀性：通过引入非支配排序与拥挤距离来改进解的适应度评估；通过改进随机游走策略来提高局部搜索能力；通过引入改进的自适应丢弃概率策略来提高算法的收敛速度；加入档案管理机制，提高解的均匀性。典型的多目标数值算例结果表明，改进的MOCS算法相较于当前主流的NSGA-Ⅱ算法拥有更快的收敛速度和更高的收敛精度。以RAE2822双目标升阻比优化设计为例，将改进的MOCS算法应用于多目标气动优化中，改进的MOCS算法共获得64个Pareto解，优化后的翼型气动性能有明显的提升，设计者可以根据自己的偏好选取不同的Pareto解。对于气动优化问题，改进的MOCS算法与目前主流的NSGA-Ⅱ相比，收敛速度更快。