快速合并分类算法的优化

本文介绍一种改进的快速合并分类算法及其在微机上的实现。在用各种比较操作进行分类的算法中,著名的合并分类(Merge Sort)法的分类速度最快,但它要以较大的额外存贮空间为代价。本算法与合并分类法相比,速度更快,而需要的额外存贮空间却减少了50％～67％。实验结果表明,N在500～1500范围内,速度提高了4.7％～8.5％,所需的额外存贮空间减少了51.2％～65.9％。本算法已在IBM PC机上用BASIC语言实现,可把本程序作为一个子程序加以调用。     

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。     

液压能源管路系统振动主动控制的理论研究

对飞机液压能源管路系统的振动问题进行了探讨.提出一种基于振动主动控制(VAC)技术对飞机液压能源管路系统进行消振的方法,在手段上采用压电/压电致伸技术,以压电陶瓷(PZT)作为作动器,具有驱动力大、响应频率高和体积小等优点;控制方法上采用参数寻优的控制策略,它能始终能根据外界干扰因素的变化来调整控制参数.经过理论分析和仿真验证,证明其具有良好的自适应性和鲁棒性,在变转速和变负载情况下始终能保持最佳的消振效果.     

基于改进灰狼优化算法的涡扇发动机性能/喷流噪声综合优化控制研究

为保证整个飞行过程中满足噪声适航标准和飞行器的安全性,需要按照最严苛的噪声要求进行发动机设计,并留有很大的安全裕度,因而导致发动机的性能潜力未能得到发挥。本文对传统灰狼算法进行了改进,提出自适应概率变异策略,在优化过程中调整狩猎模式,提升了算法的全局搜索能力;基于该算法开展涡扇发动机性能/喷流噪声综合寻优控制研究,根据不同飞行需求对航空发动机性能进行优化,获得最佳控制量,在满足安全性和噪声指标的同时,提高发动机的性能。仿真结果表明,改进后的算法具有更好的全局寻优性能,最大推力模式下可提升推力13.45%,最小油耗模式可降低油耗3.19%,最低涡轮前温度模式可降低涡轮前温度2.07%。     

改进人工蜂群算法及其轴流压气机优化应用

为了探索更优的全局优化算法并将其应用于轴流压气机气动优化上，将标准人工蜂群（ABC）算法中采蜜蜂和观察蜂探索新蜜源的方式进行改进，从而更好地利用总体蜜源的探索信息，得到改进人工蜂群（IABC）算法。经基准函数测试表明，改进算法既能提升全局寻优能力，又能加快收敛速度。采用IABC算法和经过校核的CFD数值方法搭建优化平台，对单级跨声速轴流压气机Stage35进行优化。优化变量为动叶和静叶径向6个截面的弯、掠、前缘重弯值和尾缘重弯值，以流量和压比相对变化保持在0.5%以内为约束条件，以提高绝热效率为优化目标。结果表明：在设计转速下，优化后设计点绝热效率提升0.83%，全工况范围内平均绝热效率提升2.0%，同时喘振裕度提升1.0%，验证了IABC算法在轴流压气机优化中的有效性。     

基于改进准则法的复合壳阻尼结构拓扑减振动力学优化

针对复合壳阻尼结构的拓扑减振优化问题，以约束阻尼层的有限单元为设计变量，采用体积比、模态频率和振型为优化约束条件，构建以多模态权重系数的结构模态损耗因子数值关系为优化目标函数的拓扑减振优化模型。为了拓展优化目标灵敏度具有不局限于某一变密度法插值模型的形式，推导了数值表达式的一般函数式。动力学优化中优化目标灵敏度正、负数集共存，使得非凸性的目标函数设计变量出现负值或优化函数寻优于局部极值点。为此，推导出复合壳阻尼结构的全域灵敏度改进优化准则法迭代格，以确保每次迭代域均为全域设计变量集。结合有限单元法编程实现了复合壳阻尼结构改进准则法，并对复合壳结构进行拓扑减振优化分析。结果表明：在敷设体积减为全覆盖的50%时，复合壳结构的模态损耗因子增减偏差为10%，具有提升减振的轻量化设计目的；各阶目标函数和拓扑构型所需的迭代次数少，中间密度区域较小，多阶优于单阶模态优化函数，易于获得全域寻优的有效减振。     

基于Fibonacci搜索方法的航空发动机性能寻优

介绍了Fibonacci搜索方法应用于发动机性能优化中的原理,建立带两个出口面积、气流马赫数可变的引射器的涡喷发动机的总体性能计算模型,应用Fibonacci搜索方法在优化参数区间内对该发动机进行了最大推力、最低油耗、最低涡轮前温度模式的寻优.举例说明了Fibonacci搜索方法应用的具体过程.给出了不同高度、马赫数下的寻优结果.结果表明:最优目标性能满足的约束边界与飞行高度、马赫数密切相关.不同的飞行高度、马赫数对应了不同的最优控制策略.但不论飞行任务如何,根据该方法进行的优化控制所获得的目标性能是最佳的.该优化方法不仅适用于该类涡喷发动机,也为其他类型航空发动机的优化控制打下一定的基础.      

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。     

固体火箭发动机初步设计的优化准则与参数寻优

介绍并评价了固体火箭发动机初步设计中沿用的八种优化准则。分析了固体弹道式导弹和有翼战术导弹中影响推进系统目标的主要特征参量。概要说明了组织固体火箭发动机初步设计优化过程的要点。     

一种求解武器--目标分配问题的新方法

提出了一种求解武器-目标分配问题的新方法.阐明了将武器-目标分配问题作为组合优化问题,采用遗传算法进行求解,并针对问题特点,给出了基于系统信息的启发式操作方法及适合的操作算子.仿真结果表明,此方法可以明显提高问题求解的速度及精度.