一种基于混沌神经网络的拟人智能控制方法

提出一种基于混沌神经网络(CNN)的拟人智能控制方法.首先利用拟人智能控制理论得到定性控制律(线性或非线性),然后利用CNN实现控制律的定量化.Hopfield神经网络具有快速的优化能力,但容易陷入局部极小,将遍历性的渐变混沌噪声引入其中,形成具有快速全局优化能力的CNN.对二级倒立摆控制的仿真和实验结果均表明该方法有效.      

复杂系统的可靠性分配和优化

在考虑成本的基础上,通过建立一种实用的成本-可靠度函数和非线性规划模型,将对组件的可靠性最优分配的问题转化为对非线性规划问题的求解,从而为复杂系统可靠性的最优化问题提出了一种新的方法.对于非线性规划问题,为获得具有实际意义的数值解,提出了一种具有自适应的改进型遗传算法,对非线性规划问题求解,解决了更复杂结构系统可靠性分配的优化问题.      

混合遗传算法在气动弹性多学科优化中的应用

利用遗传/敏度混合优化算法对复合材料前掠翼飞机进行气动弹性剪裁设计研究.在满足强度、位移、升力效率、副翼效率、发散速度和颤振速度等约束条件的前提下,以机翼复合材料蒙皮铺层的厚度为设计变量,对蒙皮进行重量最小化设计.研究表明,在飞机结构初步设计阶段单纯使用基于敏度的优化算法,很难满足设计上的要求;使用遗传/敏度混合优化算法可以取得较好的结果,该方法适用于飞机结构初步设计.还研究了偏轴角对优化重量的影响.分析结果显示,对于文中所研究的这类蒙皮使用由0°、90°和±45°纤维组成的铺层的复合材料前掠翼飞机,在满足多个约束条件的前提下,其优化重量对于偏轴角的变化相对不敏感.      

JCVM解析优化设计与实现

针对传统的JCVM(Java Card Virtual Machine)解析过程复杂、指令执行速度慢的问题,依照JCVM特殊的卡内、卡外虚拟机相结合的设计思想,提出了分离式的解析优化方案;分别建立了卡外执行的静态绑定解析过程和卡内执行的动态绑定解析过程,并构建了用于传递中间结果的伪指令集.性能测试结果表明,该方法减少了卡内代码量,缩短了指令执行时间,提高了JCVM的整体性能.      

结构/非结构网格中的数值优化计算

非结构网格因其在处理外形方面所具有的特殊优越性而倍受关注.在结构/非结构网格中做了粘性流动的数值优化计算,优化计算包括单目标和双目标气动优化,以及反设计计算,即从初始翼型不断修型而实现给定翼型的外形及压力分布的目标.算例及其结果分析证明了该方法用于翼型的修型和设计计算的有效性.      

科技资源信息检索关键技术

科技资源具有地理分布广、异构、复杂、海量的特点,为了高效查找和使用科技资源,提出了实现科技资源组织、表示、传输和访问的有效方法.设计了数据层、数据连接层和表示层3层体系架构,使检索系统具有开放性和扩展性.利用元数据技术实现科技资源的统一组织和表示,并基于轻量级目录访问协议LDAP(Lightweight Directory Access Protocol)的目录服务机制实现了科技资源元数据的存储和访问.提出了科技资源信息检索的多级缓冲机制和结果排序模型,对数据查询的性能进行了分析和优化,提高了查询速度,并可优先返回价值高的查询结果.      

燃气发生器身部多学科设计优化

为了探索液体火箭发动机多学科设计优化的一般方法,以液体火箭发动机燃气发生器身部为研究对象,在对其进行面向设计的多学科分析的基础上,建立了燃气发生器身部的多学科优化模型,涉及流动、传热、结构强度3个相互耦合的学科.引入了一种新的多目标方法——物理规划方法处理其中的多目标优化问题,通过类别函数将设计者的偏好转化为优化目标,避免了对各个不同大小和量纲的分目标之间重要性的比较和权衡.优化结果显示,利用多学科设计优化减轻了燃气发生器的质量,改善了原有设计,能够提高发动机的设计水平.      

多目标优化方法库的开发与应用

多目标优化方法库是一个专门针对多目标问题的优化软件。本文介绍了用面向对象方法对方法库进行开发的过程,着重说明了该软件以优化模型为中心的主体框架和以优化算法为核心的模块化结构,以及库中采用的各种多目标优化算法特别是非劣分层遗传算法。最后通过算例说明了方法库的使用方法,证明了其良好的操作性和库中算法优良的性能。     

基于代理模型的气动外形优化

探讨了一种将CAD软件、CFD商用软件与代理模型相结合的飞机气动外形优化方法。重点介绍建立气动分析代理模型的过程,这一过程包括确定设计变量及其取值范围、生成试验设计点、建立参数化几何模型、CFD数值计算、提取气动特性和构造代理模型。通过一个简单的机翼气动外形优化算例验证了这种方法的可行性和有效性。     

基于蚁群算法的TSP的仿真与研究

对于旅行商问题的研究始于19世纪,从20世纪中叶开始随着计算机技术的发展而不断发展。蚁群算法是一种新型的优化算法,于20世纪90年代提出,最早成功应用于解决旅行商问题。研究表明,蚁群算法有着极强的鲁棒性发现较好解的能力。通过编程实现了用蚁群算法解决旅行商问题,通过仿真实验研究了各参数对算法的影响。