基于能量法的无人机弓形起落架优化设计

弓形起落架的轴线形状和横截面直接影响无人飞机着陆时起落架的缓冲性能。为提高弓形起落架的缓冲性能,基于能量法构建了弓形起落架的参数化模型,以某一无人机的起落架为对象采用遗传算法进行优化设计,用MD.Nastran对优化设计的弓形起落架进行动力学仿真。结果证明优化后的弓形起落架吸收冲击能量的能力得到了提高,从而可以降低无人机降落时的过载,同时减小了起落架的质量。     

应用遗传算法的气动优化设计

首先对简单遗传算法进行改进，并对改进前、后算法的计算效率进行了比较；然后以跨音速翼型为例，应用改进的遗传算法进行气动优化设计。经过优化的翼型气动特性垢改善，表明了遗传算法在优化设计中的有效性。在优化设计的过程中，翼型用解析函数的线性叠加表示，目标函数和个体和适应值由欧方程的流场解来提供。     

基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足，提出了一种改进的遗传算法。首先，采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后，提出一种生成初始种群的方法和精英策略，设计出自适应变异概率，提高了算法的求解质量。同时，在规划过程中，将全局路径规划与局部路径规划相结合，并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同，提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法，能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障，获得无碰最优或次优路径。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题，提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先，结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径；然后，在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子，并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值；最后，输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明，所提方法与A*算法和常规遗传算法相比，移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%；行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%，转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%，所提方法能规划出更优的路径，并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。      

压电结构的控制-结构一体化设计

对于离散分布、同位配置压电片驱动器和传感器的压电耦合板，首先构造了四节点 Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ矩形板弯单元，从而建立了有限元模型。在此基础上，给出了主动阻尼振动控制模型。将系统的存留能量指标归结为一个 Ｌｙａｐｕｎｏｖ 方程的解。以系统的存留能量指标为适应度函数，以作动器和传感器的位置及控制增益为优化参数，利用基于共享函数机制小生境技术的遗传算法进行结构、控制设计。最后，对一悬臂压电耦合板进行了实例分析。结果表明，该方法是解决控制结构一体化设计的一种有效途径，可以得到多个最优解或次优解。     

基于小生境遗传算法的航空发动机维修构型控制

为实现航空发动机维修中构型控制,建立了基于Petri网的构型控制描述模型,通过变迁序列的激发求得改型后可能的零件集合,作为后续的约束满足条件,并提出一种基于小生境遗传算法的发动机构型多方案求解方式.     

基于遗传算法的成人高等教育智能组卷模型的研究与设计

为建立成人高等教育智能组卷模型，利用遗传算法和函数矩阵，对现有组卷系统进行了优化设计，并提出了针对性的改进方案，为成人高等教育的考试组卷提供了适应的技术支持。     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。