叶片质量矩优化排序中遗传算法的应用

针对某型发动机压气机转子,考虑叶片质量矩和初始不平衡量,采用遗传算法,对叶片进行优化排序以达到减少转子不平衡量的目的.经过对10余台发动机转子叶片质量矩优化排序验证,结果表明:整个转子的不平衡量大大减小,该方法可在实际发动机转子动平衡中推广应用.     

压气机/风扇叶片自动优化设计的研究现状和关键技术

 着重介绍和分析了近年来快速发展的压气机叶片自动优化设计方法现状、应用特点以及关键技术。通过分析指出：自动优化设计方法设计效率高,适用于高气动性能指标压气机/风扇设计;为缩短优化时间和提高搜索效率,优化算法应首选并行遗传算法;今后在叶片参数化方法、加速流场计算方法以及提高遗传算法的搜索效率方面需进行进一步研究。     

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。     

带分流叶片离心压气机优化设计

为探索带分流叶片离心压气机的优化方法,进一步提高气动性能,建立带分流叶片离心压气机优化系统:运用Bézier函数建立叶型的参数化表征方法,并采用人工神经网络建立目标函数和几何优化变量间的对应关系,结合遗传算法求解优化命题。为验证系统可行性,以极大化等熵效率为优化目标,针对带分流叶片的离心压气机进行优化设计。结果表明:该优化系统明显提高带分流叶片离心压气机的气动性能,优化后设计点等熵效率提高3.68%,压比提高0.506,设计转速下全工况范围内效率明显提升,综合稳定裕度增大;优化后90%,50%叶高波前马赫数有明显降低,前缘激波有所减弱,激波与附面层相互作用引起的损失减小,二次流得到抑制,叶尖通道内大范围低速区明显消退;叶片载荷重新分配,分流叶片载荷一部分转移至主叶片。     

基于多级环境下的双排对转压气机优化设计

以某双排对转压气机为研究对象,采用三维Navier-Stokes方程计算、叶片参数化造型、神经网络构建近似函数、遗传算法寻优相结合的优化方法,对转子2叶片进行级环境下的全三维叶型优化方案探索.优化目标是在控制流量和压比的情况下,最大化等熵效率.优化结果显示,设计点压气机效率提高1.5%左右.通过流场细微结构分析表明新叶型的气动布局得到合理改善,转子2中,尖部流场低速区域有所减少,分离现象有所减弱.      

轴流压气机叶片准三维自动优化设计

为提高轴流压气机叶片气动设计效果,将叶片准三维设计方法与叶型自动优化技术相结合,构建轴流压气机叶片准三维自动优化设计平台。在叶片三维数值计算结果中提取总压损失系数径向分布,反馈到S_2流面计算程序,替代原有的基于试验数据的损失模型,重新进行通流设计,提高S_2流面流场计算精度;S_1流面叶型设计采用并行遗传算法与叶轮机CFD方法相结合的叶型自动优化方法,以数值寻优代替叶型气动外形的人工调整,减小对设计经验的依赖。运用设计平台,对一设计流量6.3kg/s,设计压比2.07的轴流压气机第一级转子进行气动设计,得到径向三维叶片,设计点流量、总压比均接近设计目标,等熵效率接近90%,失速裕度达15.5%,结果令人满意。采用三维优化方法进一步进行叶片积叠线弯、掠设计,在失速点到设计点的稳定工作范围内效率均得到了1%的提升。     

多级轴流压气机S2正问题气动性能优化

将求解多级轴流压气机特性的S₂正问题计算程序集成在ISIGHT优化软件上,构建压气机S₂正问题气动性能优化平台.针对某4级轴流压气机,通过调整沿径向截面的叶栅弯角、叶栅稠度、叶型最大相对厚度等参数,考核设计几何参数对S₂正问题计算效率目标函数的影响程度,择优选取设计参数作为优化变量,建立响应面模型,结合遗传算法,对目标函数进行优化.结果显示压气机特性整体提高,设计点压比增加19.6%,效率提高4.66%,折合转速1.0下的稳定裕度增大到22.32%,验证了构建优化平台在压气机气动设计中的实用价值,可供内流叶轮机气动性能优化设计参考.      

多级轴流压气机端壁边界层中叶片力亏损的研究

本文基于对有经向间隙和无任向间隙两种情况下叶栅二次流造成边界层内叶片力的偏转的分析建立了计算叶片力亏损的模型。文中给出了由瑞壁边界层叶片力亏损计算压气机效率的方法。用上述方法对两台轮流压气机和一个进口导向叶片排计算了端壁边界层厚度,得到了环面堵塞系数,计算了一台压气机的效率。对计算结果的分析表明,用这种方法可见得到较合理的计算结果。      

压气机叶片多目标优化设计及稳定裕度分析

将数值最优化方法与压气机叶片流场计算相结合,以总压损失、压比、流量作为目标,应用人工神经网络来近似拟合其与设计变量的函数关系,基于罚函数利用遗传算法对其进行优化直至收敛。从压气机堵塞点开始,逐步提高背压,进行稳定性分析,得出优化前后叶片的稳定裕度。与原风扇转子相比,在设计工作点总压损失系数降低,压比和流量均增大,并且在整个工作流量范围内除在喘振点附近外总压比和效率都有一定的提高,经过验证优化后转子的峰值效率和稳定裕度都得到了显著提高。     

基于环量分布的轴流双级风扇三维数值优化

将通流设计程序和叶片造型程序引入到遗传算法同响应面模型相结合的优化系统中,调用流场模拟软件,搭建了三维轴流压气机叶片的优化平台.该优化技术有四个特点:一是为与现代设计系统相接轨,不同于常见的用纯几何方法生成叶片,采用了传统的反问题设计方法生成三维叶片;二是不同于直接优化几何参数,优化自变量选取了设计中具有物理意义的气动参数;三是针对多级压气机的优化,提出了逐级优化策略;四是在优化过程中引入了直观分析法.算例选取了环量分布作为优化自变量,对某轴流双级风扇进行了以极大化非设计点流量为目标的优化;又对其改型设计进行了以极大化设计点绝热效率为目标的优化.      

进化算法在航路飞机排序中的应用

讨论了空中交通流量管理中在航路交汇点上的飞机排序问题。利用进化思想建立航路交汇点的数学模型,在遵循飞机尾流间隔要求的情况下,找到更合理的飞机通过航路交汇点的次序。算法采用特殊的进化算子和目标函数,以便能够满足空中交通管制实时性的要求。仿真结果表明,该算法排序效果好、效率高,达到了预期目的。     

蚁群算法在宽弦风扇叶片优化排序中的应用

从风扇转子的力学模型出发,推导了同时考虑三个维度质量矩的风扇转子静不平衡量和偶不平衡量的计算公式,并使用某型发动机风扇叶片装配和试车验证,结果表明考虑三个维度质量矩的不平衡量计算方法能显著减少配重块的使用,并减少配平次数。提出了基于邻域搜索改进的蚁群算法的风扇叶片排序优化方法,对某套风扇叶片进行优化排序。本优化算法的最优不平衡量比传统蚁群算法减少88.9%,比改进的遗传算法减少36.8%,优势明显。      

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.     

基于空中交通密度的进场航班动态协同排序方法

为适应协同决策（CDM）需要，考虑空管、航空公司和机场的诉求，对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究。设计了一种进场航班动态排序方法，提出了一种时隙交换方法，建立了基于空中交通密度的进场航班协同排序模型，设计了精英保留的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法以求解所建模型，寻求进场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明，较基于滚动时域控制（RHC）方法，动态协同方法所得结果与排序开始时间无关，所需排序次数平均减少26.4%，且排序效率更高。较先到先服务（FCFS）方法，动态协同方法在高密度条件下各排序阶段最后一个进场航班的落地时间平均提前199.8 s；中密度条件下各排序阶段航班延误总时间平均减少29.9%，航班延误均衡性平均提高34.4%；低密度条件在航班正常率及航班延误公平性得到保证的前提下，满足时隙交换规则的排序阶段均增加了1种进场航班排序模式。所提方法可对进场航班进行优化排序，显著提高跑道容量，有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性，契合协同决策理念，可实现三方协同排序。     

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.     

特征选择的多准则融合差分遗传算法及其应用

为了全面评价特征子集的好坏,提高特征子集作为最佳子集的可靠性,以及更快找到最佳子集,提出了一种用于特征选择的多准则融合差分遗传算法。引入多个评价准则对特征子集进行评价,并对遗传算法的选择算子进行改进,有利于选出适应度高且具有重要特征的个体;同时,引入差分策略改进变异算子,提高种群多样性和算法搜索能力;最后通过仿真实验和滚动轴承实例验证了该方法的有效性。     

遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用

用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求.     

基于遗传算法的复杂多峰函数优化

从传统的搜索、优化方法入手，分析了遗传算法对复杂、多峰函数优化的有效性；简单介绍了遗传算法；并归纳出从优化问题转化到用遗传算法求解的转化思路；最后，通过对一个多峰函数优化的遗传算法求解，验证了此方法在全局优化、鲁棒性等方面的更有效性。     

变结构DDBNs的推理算法与多目标识别

 目前变结构离散动态贝叶斯网络（DDBNs）的推理算法存在的缺陷是计算量随时间片数的增加呈指数增长。为了解决这类网络的推理问题,引入前向后向算法的基本思想,提出一种新的变结构DDBNs的推理算法。在分析变结构DDBNs数据结构的基础上,定义变结构DDBNs的前向、后向算子,从理论上对算法进行了推导,它的计算量仅与时间片数成线性关系。并且把该算法应用于识别空中多目标的变结构DDBNs,通过有效融合“交战行为"节点信息,使识别系统的鲁棒性显著增强。仿真结果验证了推理算法的有效性。     

Moving Object Detecting Method in Video

A method of moving object detection that integrates image gradient information with motion information is described herein. One multi-scale morphological gradient operator is used to detect gradient information. This operator has a very good effect on the detail of the edge location. The result is superior to the traditional method in edge continuity and isotropy. Past approaches have used methods of detection based on motion information and edge information, but this is the first to use a multi-scale morphological gradient operator. The implementation described can operate on lower resolution images under difficult conditions. Novel contributions include: 1. Based on multi-scale morphological gradient operator, this algorithm is robust to noise, object shadow, and illumination. 2. Using interframe difference and only the first two frames, this detection method uses very little computation and is suitable for real-time applications. 3. This method can detect rigid-body or non-rigid-body moving objects among video sequences with complicated backgrounds.