遗传算法在等效系统拟配中的应用

针对遗传算法在全局搜索性能与收敛速度之问的矛盾采取了一些改进措施．并将其应用于飞机飞行品质评定的等效系统拟配计算中，解决了传统拟配方法参数初值不易选取的问题。仿真结果表明了遗传算法在等效系统拟配计算中的可行性和有效性。     

基于等效系统拟配的人-机闭环系统稳定性研究

对于现代带电传操纵系统飞机,其人-机闭环系统是非线性高阶复杂系统.针对带电传操纵系统人-机闭环系统稳定性问题,运用遗传算法在频域内对人-机闭环高阶系统进行了等效拟配,提出应用根轨迹法对拟配得到的低阶等效系统进行稳定性分析.仿真结果表明,用遗传算法进行等效拟配能够避免初值选择问题,拟配精度较高.所提方法能够考虑到驾驶员环...     

一种新的等效拟配初值计算方法

在简要分析传统等效拟配初值选取方法不足的基础上,提出了一种基于Matlab信号处理工具箱提供的invfreqs函数的初值计算方法。整个计算过程不需要人工参与,所得拟配初值接近优化的终值,与传统初值选取方法相比,提高了拟配效率和成功率。仿真结果表明,该初值计算方法具有良好的工程应用价值。     

一种改进的等效系统拟配方法

等效系统拟配对于采用主动控制电传操纵系统的飞机飞行品质评价具有重要意义.从等效系统拟配中失配曲线的分布出发,比较了采用不同的频段进行等效拟配的不同结果,进而提出了一种带加权系数的等效系统拟配方法,最后通过分析得出了加权系数的合理区间.仿真结果表明,这种方法有效地改善了等效拟配失配曲线的分布.     

飞机横航向等效拟配模型的对比研究

针对电传飞机的横航向低阶等效拟配问题，根据国外新近规范及相关资料对飞机横航向等效模型及其拟配方法的提法，选用了五种适用于不同情况的等效系统数学模型，比较和研究了它们各自的特点；并通过对具体算例的计算，验证了各等效模型的适用范围及拟配方法的实用性；同时，对频率范围的确定，初值的选取等拟配计算中遇到的问题进行了探讨，提出了一些参考性建议。     

横航向等效系统拟配应用研究

本文主要介绍实际应用转轴法进行横航向等效系统拟配的方法和体会。以某飞机为例进行了横航向等效系统的拟配,并以此对该飞机横航向模态特性及飞行品质进行了初步研究.     

时域中低阶等效系统方法及其应用

介绍了用低阶等效系统拟配高阶飞机时间反应的新方法，该方法利用飞行试验中收集的飞机输入和输出数据识别飞机动力学特性，以变稳飞机ＮＴ－３３Ａ飞行试验为例，预测和评定了不同构形情况下的有关飞行品质，并与带宽准则估计结果和实际驾驶员评定进行了比较，结果证明该方法适用于飞行试验中飞行品质的评定。     

应用等效系统法评价飞行品质

本文介绍等效系统方法在评价飞行品质中的应用,包括等效系统方法的原理、所采用的数学模型和进行等效系统拟配的数学方法。最后,介绍了具体拟配过程中应当考虑的若干问题。     

基于MatLab的俯仰轴等效系统拟配及飞行品质评价

阐述了在MatLab软件中采用阻尼最小二乘法进行飞机等效系统拟配时所遇到的问题及解决方法,并在此基础上按照等效系统准则对某小型飞机进行俯仰轴短周期飞行品质评价,结果表明在MatLab中进行等效系统拟配--包括初值选取、拟配优化和拟配结果验证是可行的.此外,还探讨了运用MatLab中的遗传算法和直接搜索工具箱进行等效系统拟配的方法.     

模型逆控制在非线性IFPC系统中的应用

研究了模型逆控制方法应用于IFPC一体化控制器的设计问题。简要介绍了模型逆非线性控制方法的概念、特点。在此基础上,将模型逆与经典控制相结合,设计了IFPC控制律,并进行了时域仿真与飞行品质分析。结果表明,所设计的控制律无需增益调参即可实现各状态的指令跟踪,并具有较强的鲁棒性能;系统具有典型的一阶/二阶动态特性,满足一级飞行品质要求。     

基于改进遗传算法的配电网状态估计

利用配电网实时量测数据和规格化的负荷历史数据,以各用户的有功功率和无功功率作为基因,在基因编码和适应度函数中充分考虑用户负荷的概率模型和配电网的潮流约束,采用多种基因操作组合求解,通过IEEE典型算例证明该方法可行,计算精度和速度均满足配电网状态估计的要求.     

一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法

把遗传算法与最大似然法相结合，形成了一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法，并以某轴对称战术导弹的非线性气动力参数仿真辨识为例，利用仿真技术，检验了该方法的实用性和有效性。结果表明，该方法是十分有效的。     

并行遗传算法的性能分析

随着遗传算法的不断发展,人们利用它来解决复杂的大规模组合优化问题。但串行遗传算法本身的缺陷和瓶颈使得它越来越天法满足人们的需要,人们开始研究遗传算法的并行化。本文在简单介绍并行遗传算法及研究现状的基础上,以TSP问题（TravelingSalesmanProblem）为实例,讨论了影响并行遗传算法性能的主要因素,并给出了相应的实验结果。     

基于混合遗传算法的敏捷车间调度研究

基于遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法,研究了敏捷车间作业排序的初始化(静态调度)和动态重调度机制,通过与相关文献中实例的分析比较表明调度算法性能良好,能够应用于实际的制造环境。     

利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵

引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。     

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。      

遗传算法对压气机叶片排序的应用

采用遗传算法研究压气机叶片装配中的排序优化问题。详细给出了遗传算法的计算步骤、计算过程中叶片序列可行解的编码、交叉算子、变异算子的选择方法,建立了对叶片排序问题的适应度函数及其优化的评估方法。具体算例表明所建立的方法对压气机叶片排序问题有较高的效率和满意的准确度。      

用遗传算法解决装备抢修任务分配问题

任务分配是装备抢修中的一个重要问题.建立了装备抢修任务分配问题的数学模型,该模型以装备整体修复时间最短为目标函数;提出了应用遗传算法解决该类问题.实例运算结果表明,遗传算法在解决装备抢修任务分配上是合理的,在问题规模大于5·10时,遗传算法能够极大地降低求解时间,因此是解决装备抢修任务分配问题的有效方法.     

具有时间约束的无人机遗传算法航迹规划

为无人机进行航迹规划不仅要满足路径的有效性,还需要考虑无人机的到达时间约束.将遗传算法应用于动态环境中无人机的航迹规划,通过编码生成初始航迹,确定合理的适应度函数和进化操作,同时根据要求到达时间约束为每个航迹加入过点速度和到达时间信息,最终搜索规划出可飞且满足时间约束的航迹.在仿真实验中实现了针对移动目标的规划和突然出现威胁的局部重规划.