进化策略在火箭发动机静态特性研究中的应用

建立了全流量补燃循环发动机的静态特性的数学模型.描述静态特性的数学模型是由一组非线性方程组成的.采用基于进化策略的进化算法求解全流量补燃循环发动机的静态特性方程,将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题,建立了进化策略计算模型.讨论了进化策略算法在进化计算过程中使用的变异算子、重组算子和选择算子的设计,以及对约束条件的处理方法.数值计算的结果表明,利用基于进化策略的算法可以在较大范围内进行全流量循环液体火箭发动机的静态特性研究.     

参数化产品族递进式优化设计方法

基于产品平台技术,提出了基于混合进化算法的参数化产品族递进式优化设计方法.建立了参数化产品族的递进式优化设计流程,提出改进的强度Pareto进化算法(SPEA2+)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)相结合的多目标混合进化算法对参数化产品族设计问题进行优化,混合进化算法使用了两类种群进行求解,解决了同步进化带来的数据扰动问题.在参数化产品族递进式优化设计过程中,首先优化产品族设计平台,建立参数化产品族设计问题的多目标优化数学模型,通过产品设计参数的敏感度分析和变差指数计算,划分产品平台的设计常量和设计变量,形成稳健的产品平台来获得最优参数.然后对产品族中实例产品的多个性能进行优化,在已有的产品平台基础上,优化设计变量的取值.最后,以电动机产品族的递进式优化设计过程为例证明了该方法的有效性和适用性.      

飞翼布局飞机控制/气动/隐身多学科优化设计

飞翼布局是先进飞机广泛应用的布局形式.飞翼布局飞机总体设计阶段不仅要考虑其隐身和气动要求,还必须高度重视控制系统的影响.以飞翼布局飞机为对象,研究控制、气动与隐身多学科优化的策略和方法.建立了适合在各学科的子空间进行多目标优化的流程,基于学科分析分配各个子空间的设计变量,并通过变量综合形成系统级的设计变量.在优化过程中,综合采用了改进的遗传算法和近似模型构造方法.针对飞翼布局飞机的特点,采用基于控制分配的控制系统结构,以时域指标作为控制学科的优化目标和约束条件.优化结果验证了所用方法的有效性,为将控制学科纳入飞翼布局飞机多学科优化提供了可行的途径.     

基于子目标进化的高维多目标优化算法

多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.      

周边桁架式展开天线几何布局优化

讨论了某新型周边桁架式展开天线拉索系统的布局优化设计问题,将天线拉索系统的上、下悬索数量，以及中间调节索数量作为设计变量，在优化过程中主要考虑结构拉索系统原理精度约束，建立以结构重量最轻为优化目标，基于天线几何精度的展开天线布局优化数学模型．通过数值算例证明，拉索系统的布局优化设计对提高天线设计质量是非常有效的．     

基于合作进化算法的月面返回再入轨迹优化设计

在考虑热流、过载、动压以及开伞点参数等多种约束条件下,针对低升阻比返回舱月面返回再入轨迹优化设计问题,基于分段线性倾侧角参数化策略,提出了采用合作进化算法进行参数优化的策略来实现再入轨迹的快速高精度优化设计.首先采用以能量为自变量的分段线性倾侧角控制参数化策略,将连续最优控制问题转化为有限维参数寻优问题,然后基于逃逸粒子群算法和自适应差分进化算法的合作进化算法求解该问题.数值仿真验证了倾侧角参数化策略的正确性,对比试验分析表明合作进化算法较传统进化算法有更快的收敛速度和更高的优化精度的综合性能,更加适合月面返回再入轨迹优化设计问题的求解.      

基于模板的工程图生成

为解决工程图样式多样化带来的效率低下的问题,提出了一种基于模板的工程图生成方法。把工程图抽象为一个复杂的表格,利用表格模板技术,完成工程图模板方案的设计;根据不同数据特点,设计了由3种方式构成的数据录入策略;数据和模板通过参数名字符串建立数据接口。从工程图的样式抽象出模板,根据给定的数据和视图生成相应的工程图。在CATIA上利用基于组件应用架构(CAA)的定制开发包,开发了一套工程图快速生成的软件,对本文设计的工程图生成方法的有效性进行了验证,满足了工程图多样性样式的同时,提高了效率。      

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。      

MEWMA控制图ARL计算及参数优化

平均运行链长(ARL)是控制图性能评价的一个重要指标,深入研究ARL是控制图参数优化、性能评价和实际应用的重要工作.在采样数据标准化处理的基础上,应用马尔可夫链进一步研究了多元指数移动平均(MEWMA)控制图中ARL计算的数学模型,采用Matlab实现了算法,就算法的收敛性及计算结果进行分析.以ARL为优化指标,给出了MEWMA控制图参数优化的具体步骤、计算实例和参数优化结果.      

基于快速响应的导航星座重构构型设计

针对有卫星失效下的导航星座,提出发射快速响应卫星的方法来对星座的空间构型进行重构,以实现修复和改善星座性能的目的.对快速响应任务中快速响应卫星的发射方式和入轨方式进行分析,建立快速响应卫星响应时间的数学模型;建立基于快速响应的重构构型优化模型,对优化问题中的优化变量、约束条件、目标函数进行分析;以北斗中MEO卫星失效为例,利用NSGA Ⅱ算法对优化模型进行求解,并采用双层编码的方式对优化参数进行编码得到以星座性能和响应时间为目标函数下的Pareto前沿.从结果可以看出该重构方法能有效提升受损星座的性能,同时Pareto前沿中对应的所有重构策略中,响应时间均小于一天.     

基于混合遗传算法的多箱型集装箱装载问题分析

航空多箱型集装箱装载是实现快速、高效、安全航空货物运输的重要环节。针对现实约束条件下多种货物和箱型的集装箱多箱装载优化问题,搭建数学优化模型,提出一种求解货物装载布局方案的混合遗传算法,以达到充分利用集装箱装载空间的目的。采用三段式编码确定货物装载顺序、货物放置状态及集装箱编号,随机产生初始种群;在常规选择操作中加入最佳个体保护策略,并将重心、不重叠、承重约束考虑到适应度函数中,以此来评价解的优劣;加入模拟退火算子,用其突跳性避免遗传陷入局部最优的情况,进一步提高优化效果。通过算例对比表明,所提算法在满足多种约束条件下仍能保持较高的体积利用率,能够很好地解决强弱异构货物的装载;采用具体货物数据进一步验证算法的可行性与适用性,4种航空集装箱的平均体积利用率高于82%,表明所提算法能够有效解决规则和不规则多箱型集装箱的货物装载问题,具有较好的工程应用价值。      

GTO发射轨道的两级分解全局优化设计策略

文章提出了包含两级规划、轨道分解优化以及混合遗传算法的GTO发射轨道优化设计策略。针对最优控制变量和总体变量耦合所带来的收敛性差问题 ,建立了两级规划模型 ,其中上面级问题处理总体变量 ,下面级问题处理单独的轨迹控制变量。整个发射轨道优化设计问题被划分成两个轨道段优化设计子问题 ,采用串行混合遗传算法完成子问题的求解。选择一个二级GTO运载火箭 ,进行最大运载能力优化设计 ,对俯仰角选择、发射轨道参数选择等问题进行了分析 ,得出了一些有益的结论。算例分析结果表明所提出的GTO发射轨道优化设计策略的优良性能 ,在运载火箭总体设计中有良好的应用价值。     

广义多圈Lambert算法求解多脉冲最优交会问题

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法.与现有算法相比,本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单,效率极高,分别通过几次内外循环就可满足精度要求.广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架,应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题,首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索,然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索,此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题.算例表明此方法特别适用于满足实际工程约束的交会规划问题.     

An optimization tool for satellite equipment layout

Selection of the satellite equipment layout with performance constraints is a complex task which can be viewed as a constrained multi-objective optimization and a multiple criteria decision making problem. The layout design of a satellite cabin involves the process of locating the required equipment in a limited space, thereby satisfying various behavioral constraints of the interior and exterior environments. The layout optimization of satellite cabin in this paper includes the C.G. offset, the moments of inertia and the space debris impact risk of the system, of which the impact risk index is developed to quantify the risk to a satellite cabin of coming into contact with space debris. In this paper an optimization tool for the integration of CAD software as well as the optimization algorithms is presented, which is developed to automatically find solutions for a three-dimensional layout of equipment in satellite. The effectiveness of the tool is also demonstrated by applying to the layout optimization of a satellite platform.     

基于包络函数和二级近似概念的结构优化方法

利用包络函数、二级近似概念和对偶理论,提出了一种结构优化的有效解法.首先,利用包络函数将原多约束结构优化问题转化为单约束优化问题,再利用本文提出的新的两点近似函数构成高精度近似问题,继而用二级近似求解策略和对偶理论求解.理论与算例皆表明本方法的主要优点是其通用性和高的计算效率,这对于工程中的具有复杂函数的大型优化问题特别重要.     

遗传算法在电子战干扰规划中的应用

电子对抗干扰资源任务规划问题对于充分发挥干扰机作战效能,取得最佳干扰效益有重要作用.结合现代电子战特点,利用搜索论推导出了干扰机压制概率的计算公式,建立了干扰任务分配模型,并阐述了传统匈牙利方法在这一问题处理上的局限性.结合智能优化算法,提出了基于遗传算法的干扰资源优化分配模型.解决了优化分配模型所需的符号编码方式,并给出了相关的选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计.利用该模型,解决了2个实例.结果表明,该模型在干扰资源任务配置问题上具有很强的实用性,遗传算法可以有效地辅助指挥员解决干扰资源部署决策这一复杂而困难的问题.     

近地轨道运载火箭轨迹／总体参数一体化优化设计

在运载火箭概念设计阶段 ,总体参数的确定结合轨迹优化设计能最大程度地提高设计性能。从工程实际要求出发 ,建立了运载火箭轨迹 /总体参数一体化优化设计数学模型。确定了近地轨道的发射轨道优化设计方法 ,采用多重参数化法将轨迹最优控制问题转化为参数优化问题。针对一体化设计问题的求解要求提出了相应的组合优化算法。结果表明 ,经过一体化优化设计 ,衡量运载火箭性能的一个重要指标———起飞总质量减少了约3 5 %。该优化模型及其求解软件已经被成功地应用到工程设计中     

并行加工系统一类排序问题的最优解

讨论了将多个零件分派给并行加工系统加工的排序问题.假设同一零件分配给不同的设备,其加工时间不同,分析了使所有零件的总花费时间(加工时间与等待时间之和)最小的排序方法.首先建立了该类问题的数学模型,然后将其转化为指派问题,通过匈牙利算法可以得到最优解.所得算法的时间复杂性是多项式界的.最后给出了一个数值例子说明求解过程.     

基于SOM和关联规则的民机运行风险

为充分认知民机风险,实现从事故中学习,以重大民机事故(MCAA)为研究对象挖掘出事故深层次的致因特征。针对MCAA信息具有可读性差,系统行为具有非线性导致的无法直接获取运行风险信息,难以直接建立事故致因的关联与映射关系,提出一种从MCAA中学习民机运行风险特征的方法。针对民机运行特点,结合事故信息及认知可靠性和失误分析方法(CREAM),设计出MCAA-CREAM模型,并构建民机多属性技术重大事故数据集。采用自组织映射(SOM)模型,完成对事故的聚类分析和抽象特征映射,以2D地图形式增强风险因素可读性,利用关联规则有效挖掘风险因素间的强关联关系。