不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择

针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;其次,在该数学模型下,将系统给出的故障检测率和隔离率作为约束条件,将测试代价、漏检率和虚警率作为优化目标,建立了多目标优化问题;然后,提出带有精英保留策略的NSGA-Ⅱ对多目标问题进行优化选择,利用NSGA-Ⅱ能够得到一组Pareto最优解,可根据实际需求选择最优的测试组合;最后,针对某装备进行实例分析,得到3组最优解,可以满足不同需求下的最优选择,验证了所提数学模型与多目标优化算法的可行性与有效性。      

基于燃料电池的复合电源式装载机分层控制

装载机能耗高、排放差, 研究装载机新能源技术具有重要意义。结合装载机工况特性提出了燃料电池与超级电容联合驱动的电源系统, 围绕复杂工况下燃料电池和超级电容系统动态模型的实时工况数据进行自适应能量管理策略研究。设计了复合电源拓扑结构与动力传动方案, 建立装载机复杂工况下系统多状态模型, 基于Haar小波理论对整车系统进行功率分流, 提出模糊逻辑能量管理策略动态平衡需求功率中的低频分量, 采用粒子群算法对控制系统进行优化。仿真结果显示:载荷功率经过最优阈值3层Haar小波处理后, 功率变化大幅度减缓, 有效提升燃料电池系统的寿命；模糊逻辑控制器输出的燃料电池功率曲线变化光滑, 超级电容SOC值处于设定区域内, 提高复合电源系统的综合效率；经过粒子群算法优化控制器后, 燃料电池输出平均功率同比下降约5%, 超级电容SOC值在约0.6达到动态平衡状态, 改善了装载机的动态响应和稳定性。      

碟式斯特林发电系统性能分析模型与仿真

基于传热学、热力学、动力学、电学理论以及系统控制模型,建立了可用于碟式斯特林发电系统分析、设计、优化和控制的性能分析模型.模型包括太阳能聚光器、接收器、斯特林循环热力学、斯特林发动机机构动力学、起动/发电机等各子系统及相互作用关系,可分析系统从起动到全功率状态时的稳态性能和动态特性.使用该模型对碟式斯特林系统进行了仿真分析,结果表明,在发动机热端温度不变的控制条件下,系统一天内的输出电功率表现出与太阳直射强度类似的抛物形变化,系统效率变化较平稳;系统充气过程压力突增,在太阳直射强度不变的情况下,发动机热端温度下降,发电功率先增加一点,后随温度下降而下降.     

Orbit Design for Responsive Space Using Multiple-objective Evolutionary Computation

Responsive orbits have exhibited advantages in emergencies for their excellent responsiveness and coverage to targets. Generally, there are several conflicting metrics to trade in the orbit design for responsive space. A special multiple-objective genetic algorithm, namely the Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ (NSGAⅡ), is used to design responsive orbits. This algorithm has considered the conflicting metrics of orbits to achieve the optimal solution, including the orbital elements and launch programs of responsive vehicles. Low-Earth fast access orbits and low-Earth repeat coverage orbits, two subtypes of responsive orbits, can be designed using NSGAⅡ under given metric tradeoffs, number of vehicles, and launch mode. By selecting the optimal solution from the obtained Pareto fronts, a designer can process the metric tradeoffs conveniently in orbit design. Recurring to the flexibility of the algorithm, the NSGAⅡ promotes the responsive orbit design further.      

歼击机供气调温通道的MATLAB仿真模型

详细介绍了某型歼击机环境控制系统中供气调温通道的内部结构和工作原理,建立了通道内各部件的数学模型.在此基础上,利用MATLAB的simulink工具箱进行二次开发,得到各部件的MATLAB仿真模块,进而得到整个供气调温通道的动态仿真模型.利用所建仿真模型,分析了供气调温通道各参数,如涡轮背压、脉宽调节器调节范围、电机参数等对系统动态特性的影响,通过对这些参数的调节,可以改善系统的动态响应特性.文中结论对供气调温通道的设计和优化具有一定的指导意义.      

需求信息共享供应链系统稳定域内的优化

考虑由分销商和制造商构成的需求信息共享的二级供应链系统,通过考察系统参数对系统稳定性的影响,确定系统的稳定域;建立系统的3个稳定性指标,利用最优化理论及多目标优化算法NSGA-Ⅱ在系统稳定域内搜索实现系统最优状态的参数组合,这些最优解能使系统的3个稳定性指标达到Pareto最优,即不可能改善某一个稳定性指标,而不使其他指标受损.通过仿真实验确定系统在不同提前期参数取值情况下的最优稳定性指标值和相应的参数组合,研究在稳定域内系统参数对系统最优状态下3个系统指标的影响.根据研究结果提出了旨在提高供应链运行稳定性及稳定状态下寻找最优系统状态的管理学建议.     

固体火箭发动机成本与性能双目标优化设计

为求解某运载火箭上面级固体推进剂火箭发动机多属性价值优化问题,建立了发动机主要部件的参数成本模型,研究了一种改进的Pareto多目标遗传算法--IPGA算法,测试函数的计算结果表明,该算法收敛性优于NSGA-Ⅱ算法.以运载火箭末速度增量最大和发动机制造成本最低作为目标函数,采用IPGA计算得到了壳体材料分别为APMOC和碳纤维时的Pareto非劣解集,采用理想点法得到非劣解集中费效比变化的拐点,计算结果表明,以该点为满意解设计方案可以使该运载火箭的有效载荷提高7.6%,并使发动机的成本降低.     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

引入多Agent协商的协同优化在卫星设计中的应用

卫星设计是复杂的多学科优化问题,协同优化算法具有模块化特点适合于处理多学科优化问题。在对卫星进行多学科优化时发现,现有的协同优化算法为了保证共享变量在系统级和分系统级间的一致性,收敛困难,计算量大,不对分系统自身进行优化不能保证卫星整体性能最优。本文通过引入Agent概念和基于Agent的协商算法,提出了一种基于劝说式多Agent协商的协同优化设计算法。针对对地观测卫星,以总质量最小为目标,建立了包含结构、轨道控制、姿态控制和电源4个分系统Agent和1个系统级Agent的卫星优化设计模型并进行了协同优化设计。研究结果表明:引入Agent协商算法的协同优化算法,可以保证共享变量的一致性;在协同优化算法中增加分系统自身优化模块,可以保证在系统级优化过程中各分系统一直都是最优的。