基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域，但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略，通过增强种群的多样性，可提高算法全局最优概率，其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升，并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

高精度石英挠性加速度计力矩器磁路仿真分析

针对石英挠性加速度计标度因数非线性误差主要来源于力矩器磁路性能非线性及不同温度下加速度计参数随力矩器中永磁体磁性能变化产生漂移的问题,建立了力矩器的1/4二维有限元分析模型,对使用新型永磁体加速度计力矩器磁路进行计算,得到了不同结构下工作气隙磁密分布规律及不同温度下工作气隙磁密的温度系数.依据仿真结果,优化设计后的气隙磁密线性长度增加了72％,实测数据证明该方案加速度计的二阶非线性误差优于5×10-6,同时该方法为仿真计算加速度计标度因数的温度系数提供了新思路.     

现代形状优化技术在航空发动机零部件设计中的应用

技术回顾 随着计算机辅助技术与数值分析技术的发展,现代结构优化设计方法在飞行器结构设计中的应用日新月异.从20世纪五六十年代开始,面向飞行器结构特征、研制过程和设计理念,先后发展出了尺寸参数优化、形状优化和拓扑优化多种结构优化设计模式.其中,形状优化是一类通过设计结构的几何外形(如结构轮廓、开口、孔洞、倒圆等)来改善结构力学性能的重要技术手段[1-2].