基于蚁群算法的固体火箭发动机总体参数优化

为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

基于混合遗传算法的航空发动机PID控制参数寻优

结合某型航空发动机的比例积分微分控制(PID)参数整定与优化问题, 提出了一种全局最优且与初值无关的优化算法.算法采用与单纯形相结合的混合遗传算法, 结合了遗传算法良好的全局收敛性和单纯形算法的优秀的局部搜索能力, 提高了搜索速度与精度.仿真结果表明这种方法具有较好的收敛性与稳定性.      

非线性最优解在气动参数辨识中的应用

由于采用最大似然算法进行了扭动参数辨识通常存在着局极值问题，为了寻求非线性全局最优解，提高估计精度，介绍了以混沌优化算法作为搜索工具。与最大似然处算法相结合，求解非凸优化问题全局最优解的方法，算例表明，该方法是有效可行的，并且估计精度也较高。     

基于遗传算法的液体火箭发动机参数优化

建立了液体火箭发动机系统设计的仿真模型和多目标优化模型,采用组合优化策略和遗传算法,针对全流量补燃循环发动机,进行了不同设计变量和目标函数下发动机性能参数的优化,求得全局最优解.计算结果表明,遗传算法是解决该类问题的有效方法,可为其它类似发动机的优化提供一定的指导作用.      

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合，形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力，也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点，利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题，并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快，优化精度高，且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题，能够搜索到全局最优轨道。     

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

改进粒子群优化算法在亚轨道飞行器固液混合发动机设计中的应用

针对粒子群优化算法在求解多维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出了动态目标粒子群优化算法,通过分析寻优过程中粒子与个体最优位置和全局最优位置之间存在的位置关系,建立了新的速度更新公式.最后,应用该算法对某型号亚轨道飞行器固液混合发动机进行了优化设计.仿真结果表明,改进算法搜索能力强、收敛速度快,能有效解决此类问题,可为亚轨道飞行器的发动机优化设计提供理论参考.      

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

基于NURBS曲线的轴流透平叶片气动 数值优化

通过搭建适用于轴流式透平叶片气动数值优化的设计平台,对某NASA透平级动静叶片进行等熵效率、流量相对变化、落压比相对变化的多目标寻优.该平台包括三个核心模块: 叶片的参数化造型、流场气动性能评估、优化策略.采用非均匀有理B样条(NURBS)曲线对叶片进行参数化拟合;针对叶片气动数值优化的多变量、多模态的特征,采用试验设计和遗传算法组合优化策略进行寻优.经过气动优化, 在设计工况点优化叶片性能较原始叶片有明显提高,为轴流式叶片的气动优化提供了可借鉴的措施.      

混合遗传算法在气动力参数辨识中的应用

遗传算法是求解复杂系统优化问题的一种有效方法，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力，但计算量大，效率较低。将遗传算法与一维局部寻优算法相结合，构造了一混合遗传算法．并将其用于气动力参数辨识．以取代通常采用的梯度类优化算法。采用该混合遗传算法对某型飞机的横向气动力参数进行辨识计算与分析，结果表明该混合遗传算法是气动力参数辨识的一种有效方法，与遗传模拟退火算法相比．其计算效率有较大提高。     

基于改进烟花算法的资源分配

资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。     

压气机/风扇二维叶型自动优化设计

通过压气机叶片自动优化设计关键技术研究,提出采用并行遗传算法以实现全局寻优和并行优化缩短优化耗时;采用基于修改量参数化方法,达到优化过程生成叶型的可控性和合理性;提出兼顾非设计点性能的目标函数设置方法,实现全T况优化;并进一步研制出二维平面和任意回转面叶型自动优化设计软件.软件中流场计算模块与商用软件相比一致性较好,表...     

非线性摩擦失谐叶片排序并行退火算法

基于叶片模态实验获得的叶片失谐参数,基于非线性摩擦阻尼分析提出一种失谐叶盘结构的集中参数模型.综合模拟退火算法的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力,并引入禁忌表作为搜索记忆表,提出了一种应用模拟退火进化算法附加禁忌表的叶片排序优化方法.同时结合图形处理器运算设计了基于compute unified device architecture(CUDA)的并行算法并且分析其算法性能.研究表明:基于并行框架寻优可以获得4.5倍的加速,同时按照优化后方案安装,可以明显降低叶盘系统振动响应幅值与方差.      

超燃冲压发动机燃烧室传感器最佳位置选择

超燃冲压发动机的燃烧控制和性能评估需要有效的燃烧室测量信息, 而如何确定传感器的最佳位置和数量是非常重要的, 要求选择最小的传感器数目和最佳的测量位置来较准确的描述燃烧室工作特性.这是一个组合优化问题, 直接求解比较复杂.为此本文利用遗传算法对超燃冲压发动机燃烧室的测点位置和数量进行了选择, 利用遗传算法的全局最优搜索和大规模并行计算能力来获得最佳的传感器位置和数量.      

基于代理模型方法的翼型优化设计

提出了基于代理模型的两步优化方法,用于翼型在黏性流场中气动外形的优化设计.第一步优化使用基于代理模型的遗传算法(GA)获得全局最优解的大致范围.以本征正交分解(POD)方法作为第一步优化中气动力计算的代理模型方法,降低遗传算法的计算量,并对其采样解的生成方法进行改进,提高了计算精度;第二步优化使用基于NavierSto...     

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。