焊接工艺对钛合金焊接接头冲击韧性的影响

介绍了俄罗斯对钛及其钛合金焊接接头冲击韧性最大值的影响因素的研究工作,以对相关航空研究作参考作用。     

固体运载火箭抗强电磁脉冲优化设计方法

本文分析了火箭在飞行过程中的强电磁脉冲(EMP)环境，建立了箭上敏感设备受强电磁脉冲干扰的优化设计模型，包括传导干扰及辐射干扰两种设计模型。针对起飞质量对火箭总体参数设计的制约问题，以最小质量增量为目标函数，采用模拟退火(SA)算法，对箭上典型电气系统抗强电磁脉冲防护进行优化设计研究，为箭上敏感设备抗强电磁脉冲指标与质量增量提供了平衡选取方法。优化结果表明,火箭在飞行过程中典型电气系统的抗强电磁脉冲性能指标达到要求的同时，实现了火箭质量增量最小的目标。     

Efficient schedulability analysis for mixed-criticality systems under deadline-based scheduling

Safety-critical avionics systems which become more complex and tend to integrate multiple functionalities with different levels of criticality for better cost and power efficiency are subject to certifications at various levels of rigorousness. In order to simultaneously guarantee temporal constraints at all different levels of assurance mandated by different criticalities, novel scheduling techniques are in need. In this paper, a mixed-criticality sporadic task model with multiple virtual deadlines is built and a certification-cognizant dynamic scheduling approach referred as earliest virtual-deadline first with mixed-criticality（EVDF-MC） is considered, which exploits different relative deadlines of tasks in different criticality modes. As for the corresponding schedulability analysis problem, a sufficient and efficient schedulability test is proposed on the basis of demand-bound functions derived in the mixed-criticality scenario. In addition, a modified simulated annealing（MSA）-based heuristic approach is established for virtual deadlines assignment. Experiments performing simulations with randomly generated tasks indicate that the proposed approach is computationally efficient and competes well against the existing approaches.     

基于改进的粒子群优化算法的无人作战飞机航路规划

事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.在对粒子群优化技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.     

集合划分问题的蚁群算法

集合划分问题是一个典型的NP完全问题,建立了集合划分问题的优化数学模型,采用蚁群算法解决了此问题.对蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则.与贪心法作了比较,结果表明该方法比较有效.     

模拟退火算法中的退火策略研究

退火策略是模拟退火算法中的重要一环,本文将研究退火策略对模拟退火算法的影响问题,给出了MATLAB语言程序,典型复杂函数优化的仿真表明退火速率应适中。     

基于探索区域扩张策略的Q-学习算法

针对Q-学习算法中探索与利用之间的平衡问题，在基于Metropolis准则的Q-学习的基础上，提出了基于探索区域扩张策略的Q-学习改进算法。消除了初始时刻在整个环境中加入探索的盲目性。提高了学习效率。通过加入算法的自主学习结束条件，避免了找到最优路径后的重复学习，节省了学习时间。仿真实验证明了该算法的有效性。     

遗传模拟退火算法在机动逃逸策略中的应用

针对垂直平面内的机动逃逸策略问题,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合的方法———遗传模拟退火算法,能够实现逃逸者的机动逃逸策略,解决了在大状态空间中的全局最优搜索和评价问题,为处理复杂的决策过程提供了一套有效的途径。通过仿真结果表明,基于遗传模拟退火算法的机动策略能够有效地实现逃逸者的机动逃逸。     

智能制造系统调度的一种随机神经网络求解法

首先提出了调度系统的概念，即智能控制系统智能调度应从整体指标出发，综合研究集零件加工智能调度和产品装配智能规划于一体的调度技术，然后，给出了智能控制系统智能调度的神经网络模型的能量函数，并讨论了一种改进的模拟退火过程来求解最优解的方法。     

不同气流偏角下的壁板热颤振分析及多目标优化设计

 研究了考虑热效应的不同气流偏角下的壁板颤振问题及其多目标优化设计。采用考虑气流偏角影响的一阶活塞气动力、Von-Karmon大变形理论和准定常热应力理论建立了复合材料壁板热颤振方程。利用模拟退火算法,对不同温度场下的偏航壁板颤振速度进行计算。以偏航壁板热颤振速度和壁板重量为多目标函数,在不发生热屈曲的条件下进行优化设计。结果显示：温升使偏航壁板颤振发生“跳跃”现象,对应的气流偏角发生变化;当壁板热颤振模态不变时,偏航壁板颤振速度随温升呈下降趋势,两者呈线性关系;而当热颤振模态发生变化,即偏航壁板颤振发生“跳跃”现象时,偏航壁板颤振速度随温升先升高而后降低,两者呈非线性关系;Pareto解对应的多目标函数之间呈线性关系。