遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。     

飞机低空突防中的航路规划技术研究

针对飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,在基本遗传算法的基础上提出了一种基于自适应伪并行遗传算法的优化方法,使用该方法得到的飞行航线严格经过飞机的起始点和目标点,而且满足飞机到达目标点的航向角要求,使威胁飞机的因素最小,可有效提高飞机的任务生存率。     

小生境遗传算法及其在飞行控制系统中的应用

针对飞行控制系统控制器参数优化问题,提出了一种基于小生境遗传算法的模型参考优化整定策略,并将此策略应用于某型飞机的横侧向飞行控制系统的参数优化中。仿真结果表明,该优化策略能够有效地整定飞行控制系统的参数,具有收敛速度快、编程简单的优点。     

基于遗传算法和空间推进方法的单壁扩张喷管优化设计研究

 将单目标遗传算法和多目标遗传算法（包括NSGA-II和NCGA），与高效、高精度的空间推进流场数值模拟方法——SSPNS方法相结合，对二维超燃冲压发动机尾喷管即单壁扩张喷管（SERN）进行了气动优化设计研究。在巡航点（Ma=6.0）讨论了推力系数C_T最大单目标模型，推力系数C_T最大升力系数C_L最大两目标模型，以及推力系数C_T最大升力系数C_L最大俯仰力矩系数C_m最小三目标模型，分别得到了喷管的最大推力设计和关于多个目标性能的Pareto最优前沿。结果表明，扩张壁初始扩张角θ_r,i和外罩长度L_c对C_T影响较大；较小的L_c和较大的θ_r,i设计，将降低外罩内表面的负升力作用而使得SERN的C_L较大；较长外罩和较小的θ_r,i，对应Pareto最优设计的C_M较小。     

遗传算法在等效系统拟配中的应用

采用遗传算法 ,对某机横航向操纵系统进行了等效系统拟配计算 ,并对遗传算法中控制参数和变量初始区间的设定进行了分析。结果表明 ,遗传算法在等效拟配计算中有效可用 ,并且在保证算法收敛和拟配结果合理方面有很强的优势。     

GA-复合形法在弹簧优化设计中的应用

在基本的遗传算法的基础上，将基本遗传算法与复合形法有机的结合起来，形成一种新的优化方法：CA-复合形法。并对发动机气门弹簧进行了优化设计。优化结果表明：该方法不仅具有较高的优化效率，而且具有较高的优化精度，并且避免了局部收敛。     

基于遗传算法的无人机协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (UAV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,本文提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛性等问题 ,本文采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

气动外形多点优化设计研究

将优化方法中的遗传算法与高精度的CFD分析方法相结合,并将其引入到气动优化设计中.在引入实数编码机制的基础上,将遗传算法与线性加权和法结合在一起,建立了可以处理多目标优化设计问题的遗传优化模型,并应用该方法进行了翼型的多点气动外形优化设计.设计实践表明,该方法是可行的.     

遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用

用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求.     

基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。