分析插值误差和斜率的轨迹优化网格细化方法

提出一种基于插值误差和斜率分析的轨迹优化自适应网格细化方法，包括节点插入算法和节点删除算法。节点插入算法分析各个离散节点的控制变量的插值误差。若插值误差较大，则在该节点周围增加节点细化网格；否则，不进行细化。节点删除算法分析各个离散节点处的控制变量斜率。若某个节点的左斜率和右斜率都为零，那么删除该节点；否则，保留该节点。采用三个典型的轨迹优化算例验证了所提出的方法的有效性和特色，并且与其它几种网格细化方法进行了对比。仿真结果表明，本文方法生成的网格规模较小，需要的网格迭代次数较少，能够快速、高精度求解非光滑轨迹优化问题。     

共面变相位星座多目标交汇序列优化方法

针对空间多目标交汇时空约束繁杂、轨道能量影响变量多的特点,从空间几何解析法入手,提出基于穿越点的共面变相位交汇方法,在Lambert椭圆轨道机动的基础上,给出了机动装置共面变轨相位快速确定方法,总结了变轨速度需求以及运载段分离条件已知情况下相位角和转移时间的包络区,并基于覆盖效能对目标发射序列进行了优化,仿真验证了相关结论,得到的结果符合预期。     

Inverse identification of constitutive parameters of Ti2AlNb intermetallic alloys based on cooperative particle swarm optimization

Ti₂AlNb intermetallic alloy is a relatively newly developed high-temperature-resistant structural material, which is expected to replace nickel-based super alloys for thermally and mechanically stressed components in aeronautic and automotive engines due to its excellent mechanical properties and high strength retention at elevated temperature. The aim of this work is to present a fast and reliable methodology of inverse identification of constitutive model parameters directly from cutting experiments. FE-machining simulations implemented with a modified Johnson-Cook (TANH) constitutive model are performed to establish the robust link between observables and constitutive parameters. A series of orthogonal cutting experiments with varied cutting parameters is carried out to allow an exact comparison to the 2D FE-simulations. A cooperative particle swarm optimization algorithm is developed and implemented into the Matlab programs to identify the enormous constitutive parameters. Results show that the simulation observables (i.e., cutting forces, chip morphologies, cutting temperature) implemented with the identified optimal material constants have high consistency with those obtained from experiments, which illustrates that the FE-machining models using the identified parameters obtained from the proposed methodology could be predicted in a close agreement to the experiments. Considering the wide range of the applied unknown parameters number, the proposed inverse methodology of identifying constitutive equations shows excellent prospect, and it can be used for other newly developed metal materials.     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

改善横向波纹隔热屏综合冷却效率的发散冷却结构优化

为改善横向波纹隔热屏综合冷却效果，采用三维数值模拟和基于支持向量机的代理优化模型，在给定的单位面积冷却空气流量下对发散冷却结构参数进行了优化研究。设计变量选取为气膜孔直径、气膜孔排布的展向间距和流向间距，以面积平均综合冷却效率作为目标函数，通过遗传算法搜索获得了设计变量区间内的优化设计点。在隔热屏单位表面积冷却空气流量G_f = 2.647 kg/（m²?s）的工况下，优化后的d、P和S分别为0.8、4和5 mm。研究结果表明，优化的隔热屏冷却结构应具有较小的气膜孔直径d和展向间距P，以及适中的流向间距S。相对于参考结构，优化后的发散冷却结构能够改善沿流向的气膜覆盖，缩减发散冷却起始段局部高温段，起到增强隔热屏发散冷却综合冷却效率的作用。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。     

飞机动态推出控制策略仿真优化模型

机场离港运行的无序化造成滑行过程中的长时间排队等待及大量燃油浪费。为了减少燃油消耗和废气排放,在已有的动态推出控制策略基础上提出了阶梯函数控制策略(Step function,SPC)和非线性函数动态推出策略(Nonlinear function,NPC)的一般形式,以离港成本为目标,建立了基于停机位等待惩罚的动态推出控制模型,在不延误的前提下提出了一种基于网格参数优化的蒙特卡洛仿真优化算法。通过北京首都机场实际运行数据对推出过程进行仿真计算,并与无控制策略以及传统N-control策略的最优可达解进行仿真对比,结果表明:在不延误的前提下,提出的推出策略可以更加有效地降低平均滑行道滑行时间,NPC策略的离港运行成本和燃油成本可降低45.52%和54.23%,SPC虽然成本节省劣于NPC策略,但是其简单的操作方式可以为离港推出调度方式的改进提供决策支持。     

基于视觉注意力分配的飞机驾驶舱人机界面布局优化

以优化飞机驾驶舱人机界面布局设计为目的,提出了一种基于飞行员视觉注意力分配的布局优化模型。首先分析了计算机辅助三维交互应用软件(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度,并给予定量赋值;最后建立以飞机驾驶舱人机界面布局的视觉注意分配达到最优为目标函数的优化模型,并引入带有惯性权重的粒子群算法进行模型的求解。利用飞机模拟驾驶舱的人机界面布局为例,进行模型验证,结果表明该模型具有一定的可行性。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点；然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。