改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用

为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。     

基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

基于ModelCenter平台的智能优化算法插件开发及应用

介绍了多学科优化设计软件ModelCenter,利用ModelCenter平台提供的接口和API函数开发了粒子群优化算法插件和模拟退火优化算法插件。将算法插件应用于某喷气教练机总体参数优化设计问题中,通过最终计算结果,验证了算法插件在飞行器总体设计中的有效性。智能优化算法插件的开发拓宽了ModelCenter的通用性,提高了优化效率,可以用于复杂产品的优化设计。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于粒子群算法的翼型优化设计

采用粒子群算法（PSO）对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。     

启发式实时航路重规划技术

文中将三维实时航路重规划问题进行了形式化定义,使用航路惩罚度来评价航路的优劣,并提出了一种改进的粒子群优化算法(M-PSO),来求解实时航路重规划问题。试验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解三维实时航路重规划问题上,具有较好的实时性和稳定性,能够快速搜索到可以躲避所有威胁区的航路,并且使得种群中的个体达到收敛状态。     

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

冲压发动机导弹爬升段和巡航段轨迹优化

为了研究冲压发动机导弹爬升段和高空巡航段的燃油最优弹道,提高射程,提出了较为通用的一体化优化设计方法。研究了冲压发动机、导弹气动力与弹道之间的耦合特性,建立了导弹动力学模型,将弹道的最优控制问题转化为参数优化问题。为求解该参数优化问题,针对传统粒子群(PSO)算法求解优化问题时存在的早熟收敛的不足,提出了一种算法结构,改善粒子群算法的性能,求其最优解。数值结果表明:改进的算法相对其他几种粒子群算法具备更优秀的性能。所优化弹道相比导弹试验数据,以飞行时间增加3.3%为代价,节约了4.46%燃油。多组高弹道的仿真结果表明,巡航高度应不超过动压边界前提下,高弹道巡航有利于节约燃油,增加导弹射程。     

基于免疫粒子群算法的滑油屑末支持向量机预测模型设计

将人工免疫理论的克隆选择算法中的抗体克隆、变异和抑制策略引入粒子群优化算法中,提出了一种基于克隆选择的免疫粒子群优化算法,克服了基本粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点.针对支持向量机预测模型的参数选择影响其预测精度的问题,引入免疫粒子群优化算法设计了参数自适应优化的航空发动机滑油屑末支持向量机预测模型.仿真结果表明:与传统的交叉验证试算法相比,基于免疫粒子群优化的预测模型实现了参数的自动择优,并且提高了预测精度.      

粒子群优化算法求解航空发动机模型的应用

将粒子群优化(PSO)算法引入到发动机模型的求解中,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,能够较快地求解模型,克服了N-R法求解发动机模型时对初值的敏感以及需要函数求导的困难.计算结果表明,粒子群优化算法求解发动机模型比N-R法具有更好的收敛性和更高的精度.     

基于离散粒子群优化算法的直升机减速器齿轮故障特征选择

粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用。本文针对机械故障特征选择问题,提出基于离散粒子群优化(PSO)算法的特征选择方法,并在直升机减速器齿轮故障诊断中进行了应用。实验结果表明,离散PSO算法可以快速、有效的求得优化特征集,是求解故障特征选择问题的一个较好方法。      

基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法

针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

一种基于生物趋化的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷入局部最优的问题,把生物趋化原理引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在吸引操作而没有排斥操作的单向性,提出一种保持种群多样性的改进算法,并对其关键参数的选择进行了研究。仿真实验结果表明,与传统粒子群优化算法相比,基于生物趋化的粒子群算法对于处理复杂的多峰函数或优化问题,可显著提高算法的全局寻优性能。     

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

基于粒子群算法的飞行冲突解脱问题

自由飞行可有效解决航线日益加剧的拥挤问题,但同时也增加了管制员管制监控的难度,从而使飞行冲突探测和解脱成为自由飞行的关键问题。粒子群算法（particleswaITn0ptimization）是一种群智能优化算法,尝试将其应用于飞行冲突解脱问题,构造了适合飞行冲突解脱问题的粒子表达方式,建立了冲突解脱问题的粒子群算法,成功解决了飞行冲突,并将其运行结果与遗传算法结果作了对比试验。实验结果表明。粒子群算法是求解飞行冲突解脱问题的一个较好方案。     

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.