基于递阶遗传算法的结构非接触形状控制

以PLZT光致伸缩层合梁非接触形状控制问题为研究对象,提出了一种结合结构拓扑优化与递阶遗传算法的控制方法.该方法以PLZT光致伸缩驱动器的拓扑分布和照射的光强值为设计变量,以PLZT光致伸缩层合梁的期望形状与控制形状的差值函数为适应度函数,应用结构拓扑优化、递阶遗传算法和有限元法,优化了PLZT光致伸缩驱动器的分布和所照射的光强值.与基于传统遗传算法的形状控制方法的计算结果进行了对比分析,该方法的进化速度提高了91%以上,所控制的结构形状与期望形状的误差较传统遗传算法降低了76%以上.      

基于导波传播模型的MUSIC损伤识别算法

针对结构健康监测领域的损伤近场定位问题,提出了适用于复合材料结构损伤识别的近场二维多重信号分类（MUSIC）损伤识别算法。该损伤识别算法将导波传播模型引入近场二维MUSIC损伤识别模型,构造损伤散射信号与实验差信号的互相关矩阵,通过信号子空间与噪声子空间正交特性构造近场二维MUSIC空间谱。通过数值仿真和实验验证了所提出的损伤识别算法能够有效地识别复合材料结构损伤位置信息,具有很高的定位精度和分辨率。针对飞机垂直尾翼的加强筋结构对导波传播特性影响较大的问题,提出了分区域监测的损伤检测策略,并利用基于导波传播模型的二维MUSIC空间谱损伤识别算法成功地识别飞机垂直尾翼结构损伤,实现了复杂复合材料结构损伤识别的工程验证。     

基于转角模态曲率的损伤识别研究

利用测量得到的模态参数,应用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真,对不同位置发生损伤前后的悬臂梁进行仿真计算,得到其模态参数。利用构造的损伤识别指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人研究的基础上,特别提出了利用角位移模态曲率变化来识别损伤位置。仿真算例表明：利用角位移模态曲率比平动位移模态曲率识别损伤的效果更好,精度更高。     

基于递阶残差神经网络的结构故障模式识别

提出了一种基于递阶残差分类神经网络的结构故障诊断新方法,与传统的基于模型的非线性系统的故障诊断方法相比,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障模式识别实时性好等优点。文中进行了残差特征提取和残差分类研究,设计了3层递阶残差结构分类器,提出了故障模式识别算法。最后以某型歼击机为例进行了仿真验证,仿真结果表明本文方法能有效识别歼击机结构故障的有无、位置、类型和程度。     

损伤定位中频率法的改进及应用

传统的基于频率的损伤定位指标是通过忽略结构运动摄动方程的二阶项得到的,用于结构的损伤位置识别可能导致误判.在对传统的基于频率的结构损伤位置识别机理进行了阐述基础上,理论推导改进的损伤定位指标.最后以复合材料悬臂梁进行数值模拟试验.试验结果表明,所建议的改进方法指标比原来方法指标更为有效.     

利用振型变化进行结构损伤诊断的研究

 以悬臂梁为研究对象,在其上进行损伤模拟。应用有限元程序进行模态分析,模态分析的结果表明第一阶振型改变率对不同位置和程度损伤的敏感性。提出以第一阶振型改变率作为结构损伤识别的标识量。应用神经网络,成功地识别了损伤的位置和程度,指出其可行性。     

基于转角振型曲率的损伤识别

利用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化来作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真对不同位置发生损伤的悬臂梁进行分析,利用构造的的损伤指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人的研究基础上,特别提出了利用角度位移振型曲率变化来识别损伤。仿真算例表明:利用角度位移振型比平动位移振型识别损伤的效果更好、精度更高。     

加筋复合材料结构的冲击载荷识别

 提出了一种冲击载荷识别方法,同时识别冲击位置并重建冲击载荷时间历程。该方法采用一组适当的参数来表示冲击载荷,将时域内的载荷识别问题转换为参数识别问题;通过最小化冲击响应模型计算结果与实际量测信息之间的差别,智能优化方法自适应地识别出描述冲击位置和载荷时间历程的参数。该方法算法明确、过程简单、通用性强。将此方法应用于复合材料加筋结构的冲击载荷识别,加筋结构等效为材料性质不均匀分布的层板结构,采用假设模态法建立正向冲击响应模型。数值仿真结果表明了本方法的有效性和可应用性。     

相关色噪声下无冗余累积量稀疏表示DOA估计

针对传统均匀线阵中四阶累积量计算复杂度大、对快拍数敏感的问题,提出了一种快速去冗余的高分辨波达方向估计新方法。该方法首先通过构造选择矩阵对四阶累积量矩阵进行第1次降维处理,摒弃传统四阶累积量中大量冗余数据,然后对无冗余累积量矩阵进行矢量化并通过二次降维得到统计性能更优的向量观测模型,最后在相应的过完备基下建立观测模型的稀疏表示进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。同时将方法推广到L型阵列2维DOA估计,扩展了其应用范围。与传统的四阶累积量方法相比,该方法大大地减小了计算量,对快拍数要求不高,并且能够有效地抑制相关色噪声。理论分析和仿真实验验证了该方法对1维和2维DOA估计都具有较高的估计精度和分辨率。     

基于遗传算法的复合材料结构材料参数识别

结合有限元方法和遗传算法进行复合材料结构材料参数识别。材料的弯曲模态频率由有限元方法得到,用遗传算法优化材料参数使计算得出的前五阶弯曲模态频率与结构振动实验测得的频率在最小二乘意义上差别最小。算例表明,用此方法通过结构振动实验和计算就能较为准确地得到复合材料结构的材料性能参数。     

基于混合遗传算法的压气机叶型自动优化设计

1引言遗传算法(Genetic A lgorithms,简称GA)是模拟生物在自然环境中的遗传选择和自然淘汰的进化过程而形成的一种全局优化概率搜索算法。遗传算法实施群体搜索,概率转移,不需要目标函数的导数信息,其全局搜索能力强,简单通用,适于并行处理,因而广泛应用于各种复杂系统的优化问     

Cooperative task assignment of multiple heterogeneous unmanned aerial vehicles using a modified genetic algorithm with multi-type genes

The task assignment problem of multiple heterogeneous unmanned aerial vehicles （UAVs）, concerned with cooperative decision making and control, is studied in this paper. The heterogeneous vehicles have different operational capabilities and kinematic constraints, and carry limited resources （e.g., weapons） onboard. They are designated to perform multiple consecutive tasks cooperatively on multiple ground targets. The problem becomes much more complicated because of these terms of heterogeneity. In order to tackle the challenge, we modify the former genetic algorithm with multi-type genes to stochastically search a best solution. Genes of chromo- somes are different, and they are assorted into several types according to the tasks that must be performed on targets. Different types of genes are processed specifically in the improved genetic operators including initialization, crossover, and mutation. We also present a mirror representation of vehicles to deal with the limited resource constraint. Feasible chromosomes that vehicles could perform tasks using their limited resources under the assignment are created and evolved by genetic operators. The effect of the proposed algorithm is demonstrated in numerical simulations. The results show that it effectively provides good feasible solutions and finds an optimal one.     

基于二维厚板模型的波箔片轴承静特性

建立平箔片的二维厚板有限元模型,运用有限单元法和有限差分法耦合求解Reynolds方程和气膜厚度方程,研究了在两个工作转速下气体波箔片轴承在中截面和边缘处最小气膜厚度随轴承承载力变化规律.通过数值仿真对该模型、一维梁模型、二维薄壳模型和文献实验数据进行对比分析,结果表明:在轴承中截面处,3个模型的最小气膜厚度仿真结果都与实验结果符合得很好,但在轴承边缘处,由于二维厚板模型考虑了平箔片的剪切效应,因此其最小气膜厚度比二维薄壳模型的结果更接近实验值,而一维梁模型只考虑轴承圆周方向,因此不能体现气膜厚度沿轴承长度方向的变化规律.通过研究,为分析箔片轴承动力学特性奠定了理论基础.      

双三相永磁同步发电机多目标优化设计

为实现双三相永磁同步发电机(PMSG)的低固有电压调整率、高发电效率和低成本的特性,研究了侧重于降低固有电压调整率的多目标优化设计方案。采用解析法建立单元电机磁链模型,以永磁体磁化方向长度、永磁体所跨弧长和单元电机相绕组匝数为设计变量,分析上述参数对固有电压调整率、发电效率等评价指标的影响,并提出了基于权重系数的多目标优化函数。分别用标准遗传算法(SGA)、差分进化算法(DE)和基于以上2种算法的混合遗传算法(HGA)优化设计参数并进行对比。试验结果表明,HGA优化效果与设计目标具有良好的一致性,与初始设计参数相比,优化后的电机输出能力以及稳压能力均有所改善。     

基于模拟退火遗传算法的平面连续体结构的拓扑优化

采用遗传算法,用染色体基因映射结构离散化后的单元体,通过改变基因代码实现连续结构的拓扑。优化过程中,利用遗传算法进行结构优化,通过有限元技术对结构进行建模和分析。在遗传算法中,引入模拟退火的思想,实时调整结构优化的适应度函数,改善优化分析中个体所处的生存环境,提高优化分析效率,获得较优的结构拓扑效果。算例分析表明所提出的方法是有效的。      

正交各向异性材料的三维弹塑性分析

本文根据Hill屈服准则以张量形式推导出正交各向异性材料的弹塑性刚度,并进而导出在三维和二维情况下对应的弹塑性刚度矩阵的显表达式。所得到的公式在形式上与各向同性材料的弹塑性刚度矩阵十分类似。所以。根据本文的公式,用有限元求解时,就能很方便地将现有的各向同性体弹塑性分析的实用程序改换为正交各向异性体弹塑性分析的实用程序。作为例子,选择了一个非线性有限元通用程序,用本文公式在其三维元素的材料库中建立了新模块,并就三维悬臂梁进行了计算。     

基于模糊分数阶PI~λD~μ的柔性结构振动主动控制

为防止翅翼结构因干扰而产生振颤,以柔性悬臂梁结构为被控对象,提出一种参数自整定的分数阶比例积分微分控制器,在利用遗传算法取得优化参数后,通过模糊规则第2次对控制器参数进行在线整定,以达到实时最优控制的目的.在Simulink软件环境下进行了数值仿真,结果表明:设计的分数阶比例积分微分控制器具有记忆性,动态表征能力强.与常规比例积分微分控制器相比,冲击激励下的系统响应稳态时间缩短0.9s;简谐激励下的系统响应衰减幅度从88%提升到96%;随机激励下系统响应抖动减小,提高了稳定性.     

Internal ballistic simulation of multi-burning-rate solid rocket motor based on parameterized feature CAD model

Internal ballistic simulation (IBS) method of multi-burning-rate solid rocket motor (SRM) was developed based on 3-D burning regression method by parameterized feature CAD model (PFCADM) and lumped parameter, in consideration of time-dependent, erosive-burning-effect from internal ballistic numerical algorithm. By driving multi-parameter CAD model based on PFCADM, the approach is capable of conducting the geometric regression simulation of various grain combinations of complex configurations with different burning rates. Through suitably simplifying the internal ballistic numerical algorithm, the problems of coupling geometric regression simulation of sub-grains of different burning rates and high computational consumption of internal ballistic calculation were solved. One tri-burning-rate grain motor, which had been firing-tested, was used as the validation case of simulation. The results show that, with the 3-D grain regression model and sufficient accurate internal ballistic algorithm, the method realizes IBS of the case in low computational-consumption prediction of its performance within the accuracy of 2% during 1h clock-time. The application of the method provides a practical approach to aid SRM design of multi-burning-rate grain.      

Internal ballistic simulation of multi-burning-rate solid rocket motor based on parameterized feature CAD modelInternal ballistic simulation of multi-burning-rate solid rocket motor based on parameterized feature CAD model

Internal ballistic simulation(IBS)method of multi-burning-rate solid rocket motor(SRM)was developed based on 3-D burning regression method by parameterized feature CAD model(PFCADM)and lumped parameter,in consideration of time-dependent,erosive-burning-effect from internal ballistic numerical algorithm.By driving multi-parameter CAD model based on PFCADM,the approach is capable of conducting the geometric regression simulation of various grain combinations of complex configurations with different burning rates.Through suitably simplifying the internal ballistic numerical algorithm,the problems of coupling geometric regression simulation of sub-grains of different burning rates and high computational consumption of internal ballistic calculation were solved.One tri-burning-rate grain motor,which had been firing-tested,was used as the validation case of simulation.The results show that,with the 3-D grain regression model and sufficient accurate internal ballistic algorithm,the method realizes IBS of the case in low computationalconsumption prediction of its performance within the accuracy of 2% during 1hclock-time.The application of the method provides a practical approach to aid SRM design of multi-burning-rate grain.