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。     

基于混合人工鱼群算法的结构有限元模型修正

将模拟退火算法(SAA)与具有交叉和高斯变异的人工鱼群算法(AFSA)相结合,提出了一种基于混合人工鱼群算法(HAFSA)的结构有限元模型修正方法;针对外编有限元模型修正程序直接嵌入Patran/Nas-tran软件存在困难的情况,设计了一种灵巧且方便的接口模块。以试验模型测试数据与有限元模型计算值的向量残差建立目标函数,在基本AFSA中引入交叉和高斯变异算子用于加快全局优化搜索速度,将目标函数优化值不断刷新公告板,再利用SAA进行局部细化搜索从而显著提高优化解的精度,在满足算法终止条件后获得设计参数的最优值;结合Fortran语言和Visual Basic语言编译接口模块,运行模型修正程序时循环修改Patran软件生成的建模文件并反复调用Nastran软件进行求解。以欧洲航空研究科技组织的基准模型——GARTEUR飞机模型为例,修正结果表明,应用HAFSA进行结构有限元模型修正是可行且有效的。     

基于遗传退火算法的数字阵列稀疏布阵

应用遗传退火算法对32个数字阵列天线单元在64个位置进行了稀疏布阵,将单元间距和激励作为优化变量,在控制主瓣形状的同时,改善了阵列的副瓣电平,提供了更多的自由度来控制稀疏阵列的性能。结果表明,全局优化峰值旁瓣可低至-26dB,遗传退火算法能够避开遗传算法在搜索过程中的早熟收敛。     

空间绳系机器人逼近目标协调控制方法

 为了节省空间绳系机器人的末端执行装置在逼近目标卫星过程中推力器所使用的燃料,本文提出一种利用推力器、反作用轮及空间系绳的协调控制方法。首先利用二次型最优控制器(LQR)算法计算出末端执行装置逼近目标所需的理想轨道控制力,然后利用模拟退火算法将所需轨道控制力优化分配到推力器及空间系绳,同时利用时间延迟算法通过反作用轮补偿空间系绳产生的姿态干扰力矩。仿真结果表明,利用该协调控制方法能显著节省末端执行装置上推力器的燃料消耗,有效抑制空间系绳协调控制力产生的姿态干扰,使末端执行装置保持相对稳定的姿态。     

热处理工艺对2A70铝合金自由锻件力学性能的影响

研究了不同热处理工艺参数对2A70铝合金自由锻件力学性能的影响。首先采用正交试验分析了各因素对两个目标值(抗拉强度、延伸率)的影响;然后利用极差分析方法分析试验结果,指出各个因素对力学性能影响的主次顺序,并确定最优的热处理生产条件。试验结果表明:通过锻件锻后增加退火处理、适当提高固溶温度和选用合适的时效保温时间,该合金的力学性能得到了较大的改善,在保证抗拉强度大于等于375MPa要求的同时,延伸率由4%提高到了8.5%。     

基于模拟退火算法与响应面模型的三维气动优化设计方法

提出了一套适用于高耗时三维气动设计问题的优化设计体系.其主要思想是采用改进拉丁超立方体试验设计选取样本点,应用自行开发的三维粘性流场求解程序进行流场计算建立数据库,采用二次响应面方法建立近似模型,再应用高效模拟退火算法进行全局寻优.以NASA rotor57为对象,在详细进行流场计算基础上采用所提出的优化体系对其进行了三维积叠优化设计.在对流量、效率加以严格约束的条件下,总压比可提高1.8%,对流场结构进行了分析.优化结果表明本优化方法省时,适于三维气动设计的特点.     

基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

改进的模拟退火算法在翼型设计中的应用

通过研究模拟退火算法的机理和应用,对标准模拟退火算法进行了改进,并应用到翼型气动优化中。改进算法与标准算法相比,在耗费机时基本一致的情况下,优化了初始翼型NACA0012,使其设计点的阻力分别减小了30.16%和32.95%。由此可见,模拟退火算法在翼型气动优化设计中具有实用性和有效性,并且改进算法的优化效果更理想。     

航天器反作用轮扰动建模及参数辨识

为预测反作用轮微振动对航天器产生的影响,提出了一种改进的扰动模型.由于共振造成的扰动放大是反作用轮扰动对卫星姿态精度的最重要影响,改进模型通过引入放大系数体现结构固有频率对扰动的影响.鉴于改进模型的非线性特性,应用模拟退火遗传算法对改进模型进行了参数辨识.设计刚性六分量力测试平台对反作用轮扰动进行测试,并利用实测数据对改进模型及参数辨识结果进行验证.验证结果表明:改进模型准确地反映了反作用轮的扰动特点,模拟退火遗传算法可以提高参数辨识的精度.     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。