混合遗传算法在气动弹性多学科优化中的应用

利用遗传/敏度混合优化算法对复合材料前掠翼飞机进行气动弹性剪裁设计研究.在满足强度、位移、升力效率、副翼效率、发散速度和颤振速度等约束条件的前提下,以机翼复合材料蒙皮铺层的厚度为设计变量,对蒙皮进行重量最小化设计.研究表明,在飞机结构初步设计阶段单纯使用基于敏度的优化算法,很难满足设计上的要求;使用遗传/敏度混合优化算法可以取得较好的结果,该方法适用于飞机结构初步设计.还研究了偏轴角对优化重量的影响.分析结果显示,对于文中所研究的这类蒙皮使用由0°、90°和±45°纤维组成的铺层的复合材料前掠翼飞机,在满足多个约束条件的前提下,其优化重量对于偏轴角的变化相对不敏感.      

机翼低速风洞试验颤振模型优化设计方法

对于机翼的低速风洞颤振试验模型设计中涉及学科多、难度高、工作量大、周期长等问题,把具有很好的全局和局部寻优能力且收敛速度很快的遗传/敏度混合优化算法应用于模型设计过程;详细说明了遗传/敏度混合优化算法的优化设计原理、设计过程,以及应用范围;论述了机翼颤振模型设计的基础理论和设计思路;根据实际问题的物理模型,并通过对机翼颤振模型设计原理的分析,建立了优化设计的数学模型;通过优化设计方法的实际应用,完成了设计工作,提高了设计效率,保证了设计精度,该设计方法所得到的设计结果与计算得到的设计要求之间的误差在5%以内;在此基础上建立了完整的机翼颤振模型工程优化设计方法,使该方法能够应用在模型设计的很多方面,为工程设计提供了一种有效的手段.      

基于自适应模拟退火遗传算法的最优Lambert转移

主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移,由于多变量以及方程本身的复杂性,采用传统的优化方法效率低甚至无法求解.采用了自适应遗传算法(AGA),寻求多变量的最优解.同时结合模拟退火算法,得到了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA),该算法既具有全局搜索能力,又改善了一般遗传算法的局部寻优能力.通过仿真,比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果,表明两者寻求最优转移的有效性,以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力.      

一类解决变应力加速寿命试验参数估计的方法

变应力加速寿命试验的极大似然函数是高维非线性复杂目标函数,其待估参数多,采用梯度下降优化方法进行参数估计容易陷入局部极值,而采用全局优化方法又存在寻优效率低的问题.为了解决复杂多维目标函数优化的瓶颈问题,设计了一种基于实数编码遗传算法和Powell法的遗传加速方法.利用适应度函数获得两种优化方法的最佳切换点,最大程度发挥遗传算法和Powell算法的优点,既提高了多维非线性目标函数寻优效率又保证了参数估计的全局最优.液压泵加速寿命试验实例分析结果表明,遗传加速方法可以在寻优前期利用遗传算法保证待估参数的全局最优估计,在寻优后期快速逼近最优值,使寻优成功率达到85%.     

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

基于目标导向的连续型机器人路径规划

采用连续型机器人对空间约束严格的飞机油箱进行检查,研究了其在类似凸体空间内的路径规划问题,提出一种基于目标导向的规划算法.针对空间盲目搜索算法时间复杂度高问题,研究降维和区域划分策略.引入目标导向角,建立目标点与变量搜索范围的关系,优化搜索过程并设计评价函数对搜索结果寻优.进行仿真实验,结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于CPSO优化的空空导弹μ综合控制器设计

粒子群优化算法（PSO,Particle Swarm Optimization）在空空导弹μ综合控制器参数优化中易出现早熟现象而无法获得全局最优解.针对此问题,提出一种动态加速常数的粒子群优化算法（CPSO,Constant Particle Swarm Optimization）.改进算法通过对加速常数的指数形式变化,在寻优前期扩大搜索范围,在后期提高收敛效率,从而避免了寻优过程中的早熟现象.仿真结果表明,改进的CPSO优化算法具有更强的全局搜索能力,设计出的μ综合控制器具有更优的性能,满足给定的性能指标和自动设计指标,节省了大量设计时间,具有工程应用价值.     

基于粒子群算法的多脉冲转移轨迹优化

通过引入Lambert算法处理终端约束条件,建立基于可行解迭代的多脉冲转移轨迹优化模型,采用粒子群算法优化最省燃料转移轨道,并对分别采用变轨点真近点角和变轨时刻作为设计变量的优化结果进行了对比分析.对相同的两脉冲、三脉冲轨道转移问题,优化结果验证了提出的优化模型和优化算法的正确高效性.仿真表明,使用变轨点真近点角为设计变量时优化效率和结果更好.     

基于模糊优化算法的惯性元件误差补偿方法

阐述基于模糊优化算法的导航系统惯性元件误差补偿方法.该方法的基本思想是将遗传算法与模糊逻辑推理相结合,保留遗传算法的强全局搜索能力,把隶属函数作为遗传的个体通过选择、交叉及变异等遗传操作使模糊规则得到进化,实现模糊规则的在线优化,进而根据优化了的模糊规则,再对遗传操作及参数在线进行调整,从而进一步优化模糊规则,使得模糊控制系统具有良好的"自进化"能力.仿真结果表明,该模糊优化算法对导航系统惯性元件的误差补偿是可行的,而且是有效的,具有一定的实用价值.      

Hierarchical approach for fast searching optimal launch opportunity in a wide range

Launch opportunity search is crucial for preliminary design of interplanetary trajectories. However, it is difficult to obtain the optimum solution efficiently when the range of search is wide. In this paper, a new fast search algorithm based on a modified hierarchical approach is proposed. At the top level, a simplified Pork-Chop diagram is plotted by sampling interpolation to delimit the candidate regions of the optimal solution. Each candidate region contains only one optimal solution, which fundamentally avoids the local optimal problem of genetic algorithms. At the bottom level, a hybrid optimization approach combining the genetic algorithm and the conjugate directions method is used to solve the accurate optimal solution of each candidate region and obtain the global optimal launch opportunity in the whole wide range of search. Simulation results show that the proposed hierarchical approach can quickly and robustly find the global optimal launch opportunity in a wide search space.     

基于图卷积网络的卷积神经网络耗时预测算法

通过可学习的预测算法获取卷积神经网络(CNN)在硬件上的推理耗时越来越受到研究者的关注。现有耗时预测算法主要面临2个问题：卷积神经网络设计空间采样复杂度高,数据采集成本高;无法准确预测硬件编译器的算子融合技术对推理耗时的影响。为了解决上述问题,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的耗时预测算法,将整体网络耗时看作多节点耗时补偿的累加,并利用图卷积对结构算子融合产生的耗时影响进行建模。同时,提出一种新型差分训练方案,减少采样空间规模,提高算法的泛化能力。在HISI3559硬件平台上对MB-C连续空间采样模型的耗时预测实验表明：所提算法可将耗时估计的平均相对误差从传统算法的302%降低到5.3%。另外,通过将传统耗时预测算法替换成所提算法进行耗时评估,可以使网络结构搜索算法搜索到耗时更加接近目标的高精度网络。     

飞机总体协同优化中的一种混合混沌算法

针对协同优化应用中所碰到的计算困难,分析了现有改进方式。将系统级优化转化成无约束优化问题,选择智能优化算法是一种有效的解决方法,但应注意计算量的控制.将混沌优化和单纯形法相结合,构造出一种混合混沌算法.混沌能有效地跳出局部最优解而接近全局最优点,同时利用单纯形法在混沌优化解的邻域内局部寻优.用协同优化方法对某型干线客机进行总体方案设计;同时各学科级采用序列二次规划法,系统级采用混合算法寻优.计算结果表明此方法是有效的.      

免疫遗传算法在百叶窗最优化热设计中的应用

考虑优化过程中辐射能量交换的特殊性,为了加速优化过程的进行,通过引入漫反射系统单元表面间辐射传递系数与角系数之间的关系来处理百叶窗的辐射能量交换;同时为了克服传统优化算法存在的缺陷,提出了一种免疫遗传算法,并且应用于百叶窗最优化热设计中。优化设计表明,与标准遗传算法相比,该优化算法具有较强收敛度与全局寻优能力,可以较好地用于最优化热设计中。     

A hybrid,self-adjusting search algorithm for optimal space trajectory design

The aim of the present paper is to propose a hybrid, self adjusting, search algorithm for space trajectory optimization. By taking advantage of both direct and indirect methods, the present algorithm allows the finding of the optimal solution through the introduction of some new control parameters, whose number is smaller than that of the Lagrange multipliers, and whose range is bounded. Eventually, the optimal solution is determined by means of an iterative self-adjustment of the search domain occurring at “runtime”, without any correction by an external user. This new set of parameters can be found through a reduction process of the degrees of freedom, obtained through the transversality conditions before entering the search loop. Furthermore, such a process shows that Lagrange multipliers are subject to a deep symmetry mirroring the features of the state vector. The algorithm reliability and efficiency is assessed through some test cases, and by reproducing some optimal transfer trajectories: a full three-dimensional, minimum time Mars mission, an optimal transfer to Jupiter, and finally an injection into a circular Moon orbit.     

多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

求解概率优化问题的微种群免疫优化算法

针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型,探讨微种群免疫优化算法。算法设计中,基于危险理论的应答模式,设计隐并行优化结构;经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体;通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群;利用多种变异策略指导个体展开多方位局部和全局搜索。该算法的计算复杂度依赖于迭代数、变量维数和群体规模,其具有进化种群规模小、可调参数少和结构简单等优点。借助理论测试例子和公交车调度问题,比较性的数值实验显示,此算法在寻优效率、搜索效果等方面均有一定的优势,对复杂概率优化模型有较好潜力。