一种混合粒子群优化算法在翼型设计中的应用

提出了一种分层交换差分粒子群优化算法。作为一种混合算法,将粒子群优化算法与差分进化算法有机地结合了起来,使得粒子种群和差分种群分层交换,共享最优信息,加快了收敛速度,降低了陷入局部最优的风险,函数测试结果表现出算法具有更好的寻优性能。将算法应用到翼型设计之中,取得了良好的优化效果。     

粒子群混合算法在变导向器面积计算中的应用

求解非线性方程组经典方法具有严格的局部收敛性;粒子群等进化算法解决了全局收敛的问题,但计算效率偏低,存在最优解不稳定的问题。结合经典Newton-Raphson法的超线性收敛速度和粒子群算法全局收敛能力的粒子群混合算法具备2类算法的优点。在迭代初期采用粒子群算法获得的近似全局解作为Newton-Raphson算法的初始值,以确定高精度的解。利用粒子群混合算法在发动机变导向器面积的大偏离计算中获得了较好的收敛效果,解决了常规Newton-Raphson法不收敛的问题。     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于SP-ABC算法的数控铣削参数优化

针对铣削加工中成本最低的优化问题,采用一种改进的人工蜂群(SP-ABC)算法对铣削参数进行优化.在基本ABC算法的基础上,嵌入粒子群(PSO)算法,以提高算法的局部寻优能力.此外,不同于传统的单工序优化,建立的优化目标模型,在考虑实际生产过程中的各种约束条件下,可同时对粗、精两个阶段多道工序同步进行优化.计算机仿真结果表明,相较其他的基本算法,该算法能够找到更优的铣削参数组合,从而实现铣削加工过程的成本最低化.     

对称平面稀疏阵列阵形优化方法研究

针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的应用效果。仿真结果表明,经过模拟退火算法和粒子群优化算法优化后的平面稀疏阵列均能够抑制副瓣电平,并能够在一定的空域范围内实现波束扫描;相对于粒子群优化算法,模拟退化算法计算方法简单;在相同的迭代次数下,经模拟退火算法优化后的平面稀疏阵列比经粒子群算法优化后的平面稀疏阵列更能够有效地抑制副瓣。     

基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计

提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。     

基于改进粒子群算法的管道动强度可靠性优化设计

本文对某型飞机液压管道采用的带压缩因子的粒子群算法(PSO)进行了改进,并对其支撑位置进行动力学优化。使用映射方法来离散粒子的位置,分别利用"和声搜索"法和"飞回技术"法对粒子群算法的边界条件和约束条件进行处理,改进了粒子群算法。并有效结合有限元(FEM)和改进的粒子群算法,以管道的疲劳累积损伤可靠度为约束,以一阶固有频率最大为目标对支撑位置进行动力学优化。经过优化,提高了管道的一阶固有频率,降低了振动水平,增强了系统的抗振能力。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用

为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。     

基于社会模型改进粒子群算法的翼型优化设计

为了解决粒子群算法在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法优化过程中引入鱼类的聚群行为,发展了一种基于社会模型的改进粒子群算法。算法以粒子可视范围的不同用法为基础,提出了两种不同的优化策略,同时探讨了种群规模等参数对算法性能的影响,并通过函数测试结果证明了两种优化策略的有效性和不同的优化特性。将改进的优化算法应用在翼型的气动优化中,显著改善了翼型气动特性,提高了算法的全局搜索能力,取得了良好的优化效果。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

考虑轴承游隙的非线性动力学轴承-转子系统优化

针对一类带动态性能约束的轴承-转子系统优化设计存在的问题,做如下改进工作:一是在目前一类轴承-转子系统优化模型基础上,将轴承游隙作为设计变量,考虑轴承游隙的影响;二是提出了一种演化算法/线性搜索的混合算法,将优化过程分为两个阶段,首先采用演化算法对问题全局寻优,求得给定代数时的优化解,再以此解作为新的初始解,采用线性搜索方法进行局部搜索.经数值仿真表明:该优化模型中增加考虑轴承游隙后,对优化结果有较大影响;提出的混合算法克服了使用线性搜索方法难以确定初始解的问题,在同等计算精度和耗时情况下,该方法求解成功率较高.      

混合生物生长自适应搜索遗传算法在形状优化中的应用

利用自适应搜索遗传算法和生物生长算法的特点,提出一种新的优化方法—混合生物生长自适应搜索遗传算法。该算法即可充分利用前两种算法的优点,又可弥补二者的不足。为了验证该算法的合理性和正确性,对经典算例三杆桁架结构进行了优化,并将新算法进一步应用于具有复杂结构的三维离心叶轮优化设计中,结果表明混合算法较遗传算法收敛速度快,且可得到形状优化最优解。     

一种自适应随机优化算法

提出了一种新的基于群体搜索的随机优化算法。该算法的基本思想是：１） 像遗传算法那样,采用二进制串来表示问题的尝试解;２） 解串中每个二进制位的取值,由一可改变的概率分布控制;３）根据群体中最佳解串与最差解串编码结构上的差异,对相关的概率分布进行修改。文中给出的模拟实例,显示了新算法在求解函数全局优化问题中的有效性     

基于粒子群优化算法的飞行成本最优轨迹优化

以某大型民用飞机为例,应用了以飞行成本最优为目标的性能指标,同时运用最优控制理论,推导出飞机纵向飞行过程（爬升-巡航-下降）的优化方程,使用粒子群算法进行全局寻优,并通过Matlab进行了仿真,实现了以最优成本为目标的轨迹优化。仿真结果表明：用粒子群算法进行全局寻优,寻优效率较高,考虑时间成本后的轨迹,与节油轨迹相比,空速有所增加,耗油量也有所增加,但飞行时间大大缩短,为航空公司降低运营成本提供帮助。     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。