基于改进遗传算法的燃气轮机自适应建模

综合运用了一种改进的遗传算法和自适应建模技术对燃气轮机的精确特性进行寻优获取.引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度.针对以往自适应模型中未考虑测量参数间的线性相关性和不同的传感器测量精度对目标函数的影响等问题,采用加权方法建立了较为完备的燃气轮机自适应数学模型,应用改进遗传算法获取燃气轮机部件的精确特性,实例计算结果表明:模拟退化改进遗传算法进行的自适应建模效果更好.      

基于遗传退火算法的电路模拟吸波材料设计

相比传统吸波材料,电路模拟吸波材料可以很好地减小材料厚度、提高吸波性能,其设计通常使用遗传算法进行优化。针对传统遗传算法的诸多不足,对交叉和变异概率进行了改进、引入了模拟退火思想作为子代接受准则并增加了算法终止准则。其中,对交叉和变异概率的改进是最大创新点。改进后的遗传算法只需进化100代即得到最优解,平均反射率为-15.0420,厚度为1.43 mm,均优于传统算法得出的结果。结果表明,改进后的遗传算法具有收敛速率快、不易陷入局部最优解等优点。     

利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵

引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。     

一种差分跳频频率转移函数算法

 为提高差分跳频频率转移路径的随机性和均匀性,在深入研究差分跳频技术和频率转移函数的基础上,引入一种优化的混沌序列对数据信息码进行扰乱,利用纠错能力较强的RS(Reed-Solomon)码和m序列实现对跳频间隔及频率子集的选择控制,构建了一种新的差分跳频频率转移函数算法。对算法的随机性和均匀性进行了仿真验证。仿真结果表明,相比于基于混沌序列的G函数算法和基于RS码和m序列的G函数算法,本文算法产生的跳频序列的随机性和均匀性均得到了良好改善。     

遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。     

基于并行多目标遗传算法大涵道分开式排气系统气动优化设计

通过引入快速非支配排序算法、拥挤距离以及拥挤距离比较算子等对基本遗传算法进行改进,并结合massage passing interface(MPI)并行编程技术,发展了主从式并行多目标遗传算法(PMGA).将PMGA与排气系统型面参数化设计方法、Navier-Stokes方程求解器相结合建立了分开式排气系统气动优化设计平台.应用该平台对某型分开式排气系统进行了多目标优化设计,得到了一组在三个目标上都优于初始设计的Pareto最优设计.将典型的Pareto最优设计和初始设计进行分析、比较,证明了该气动优化设计平台的高效性和可靠性.      

一种全程控制的模糊遗传算法在结构优化中的应用

将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进。将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化。结果表明:连接效率和优化效率均得到改善。      

一种高负荷叶型优化设计方法

采用3段3次贝塞尔曲线拟合叶型中弧线弯角分布,两段3次贝塞尔曲线拟合厚度分布,进行流线面造型,并结合优化算法进行寻优.S1流场评价工具为MISES软件,寻优算法为遗传算法（GA）.将传统遗传算法进行改进,引入并行模块,较大程度地提高了计算效率.实现了高负荷叶型的自动优化,探讨了高负荷叶型的设计准则,并将准则应用于超声叶型设计.结果表明:相比于原始叶型,优化后的叶型Ⅰ在总压损失系数略降低和出口气流角不变的条件下,可用攻角范围拓宽约2°,叶型Ⅱ的总压损失系数明显降低,可用攻角范围拓宽约0.6°,落后角降低约3.9°.      

改进的DNA编码遗传算法在翼型设计中的应用

遗传算法作为一种比较成熟的智能算法,因其具有全局搜索能力和并行性得以在翼型气动优化中广范应用.本文在编码方式、种群初始化和遗传算子等方面对标准遗传算法进行了改进.其中,DNA的编码方式增加信息的丰富性;拉丁超立方抽样初始化使种群分布相对均匀;插入、删除、倒位等算子增加种群的多样性,加快收敛;感染算子加速种群摆脱停滞或早...     

基于多要素改进NSGA-Ⅱ的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法

为了最大化提升小直径制导炸弹对面积目标的打击效率，提出基于多要素改进的非支配排序遗传算法的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法。考虑制导炸弹的误差散布，运用网格法建立了单枚制导炸弹的打击效率评定模型，从而在此基础上建立了多枚制导炸弹的最优火力分配模型；构建了打击效率最大和用弹量最小的优化目标函数，建立了制导炸弹的最优火力分配模型。通过引入概率选择算子、混合交叉算子、改进精英保留策略对NSGA-Ⅱ算法中的多要素进行改进，增强算法的全局搜索能力，提升算法性能。仿真结果表明，MFM-NSGA-Ⅱ算法能够获得有效的小直径制导炸弹最优火力分配方案，最优火力分配结果对应的用弹量随场景参数的变化而改变，并且本文方法求解质量优于原NSGA-II算法和多目标粒子群算法。     

基于离散粒子群优化算法的直升机减速器齿轮故障特征选择

粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用。本文针对机械故障特征选择问题,提出基于离散粒子群优化(PSO)算法的特征选择方法,并在直升机减速器齿轮故障诊断中进行了应用。实验结果表明,离散PSO算法可以快速、有效的求得优化特征集,是求解故障特征选择问题的一个较好方法。      

应用自适应遗传算法进行参考航迹规划

 确定参考航迹是利用分层规划思想进行航迹规划时首先要解决的问题。针对参考航迹规划算法中全局最优和信息处理量之间的矛盾, 采用自适应遗传算法进行参考航迹规划。算法对飞行方向进行编码构造个体, 并在此基础上设计交叉和变异算子; 在进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率。仿真结果表明, 该方法大大降低了信息的记忆和处理量, 并提高了遗传算法的全局寻优能力, 为突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

A multi-criteria fusion feature selection algorithm for fault diagnosis of helicopter planetary gear train

Planetary gear train is a prominent component of helicopter transmission system and its health is of great significance for the flight safety of the helicopter. During health condition monitoring, the selection of a fault sensitive feature subset is meaningful for fault diagnosis of helicopter planetary gear train. According to actual situation, this paper proposed a multi-criteria fusion feature selection algorithm (MCFFSA) to identify an optimal feature subset from the high-dimensional original feature space. In MCFFSA, a fault feature set of multiple domains, including time domain, frequency domain and wavelet domain, is first extracted from the raw vibration dataset. Four targeted criteria are then fused by multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D) to find Proto-efficient subsets, wherein two criteria for measuring diagnostic performance are assessed by sparse Bayesian extreme learning machine (SBELM). Further, F-measure is adopted to identify the optimal feature subset, which was employed for subsequent fault diagnosis. The effectiveness of MCFFSA is validated through six fault recognition datasets from a real helicopter transmission platform. The experimental results illustrate the superiority of combination of MOEA/D and SBELM in MCFFSA, and comparative analysis demonstrates that the optimal feature subset provided by MCFFSA can achieve a better diagnosis performance than other algorithms.     

吸收变异的粒子群算法及应用

提出了一种改进的粒子群算法,称为ConvergencemutationPSO(CM_PSO)。该算法根据粒子群中各粒子的适应值动态地调整粒子数量,把部分适应度差的粒子适当汇聚到适应度好的区域,在不损失全局搜索能力的同时,增强局部搜索能力。在将该算法应用于雷达组网误差配准问题中,提出了一种基于CM_PSO的误差配准技术。仿真表明,该算法能有效配准,与对比方法相比较,具有更好的收敛精度和更快的进化速度。     

基于多子人口群协作进化的拦截轨道优化

针对基本遗传算法对航天器拦截轨道数值优化计算效率较低的问题,提出了一种新的基于多子人口群协作进化的算法。使用子人口划分技术提高了人口多样性防止早熟,用免疫算子减小搜索空间,两者都加速了进化计算过程。应用此算法求解了具有推力约束和拦截时间约束使燃料消耗量最小的航天器拦截轨道,并分析了其与基本遗传算法的不同。通过航天器拦截轨道仿真表明,该算法优于基本遗传算法,可用较少的计算时间得到全局最佳解,提高了航天器拦截轨道优化的计算效率。     

Embryonic array configuration optimization method based on reliability and hardware consumption

Embryonic Array(EA) with different configuration methods will directly affect its reliability and hardware consumption. At present, EA configuration design is lack of quantitative analysis method. In order to reasonably optimize EA configuration design, an EA configuration optimization design method is proposed, which is based on the constraints of EA hardware consumption and reliability. Through the analysis of EA working process and composition, quantitative analysis of EA reliability and hardware consumption are completed. Based on the constraints of EA hardware consumption and reliability, the mathematical model of EA configuration optimization design is established, which transfers EA configuration optimization design into an integer nonlinear programming model problem. According to the difference of the fitness value of individual waiting for mutation in population, adaptive mutation operator and crossover operator are selected, and a novel Modified Adaptive Differential Evolution(MADE) algorithm is proposed,which is used to solve EA configuration optimization design problem. Simulation experiments and analysis indicate that the MADE is able to effectively improve the speed, accuracy and stability of algorithm. Moreover, the proposed EA configuration optimization design method can select the most reasonable EA configuration design, and play an important guiding role in EA optimization design.     

多目标翼型优化设计基因算法研究

本文把基因算法用于多目标翼型优化设计,针对基因算法的搜索原理和气功外形特点,提出了与之相适应的Ｂｅｚｉｅｒ曲线基因表达,构造了用于优化设计的适应度函数,发展了一种小种群演化方法。针对小种群基因算法中出现的近亲繁殖问题,提出了远亲配对策略、构造了自适应非均匀变异算子,提高了算法的收敛速度。文中最后给出了基于全位势方程求解程序的翼型重构反设计以及单目标和多目标翼型优化算例。     

基于复合形遗传算法的K—means优化聚类方法

针对基本遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种改进的遗传算法--复合形遗传算法,并将其用于K-means优化聚类.把复合形法嵌入到遗传算法中,利用复合形法对遗传算法群体中的部分个体进行处理,来改善种群的质量,以加快最优解的搜索进程.该方法既有复合形法快速高效的特点,又有遗传算法全局性好的特点. 算例的结果表明,该方法用于改进K-means优化聚类是可行的与有效的.     

云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。