PDM系统中产品配置管理的算法研究

通过对产品数据管理系统中配置管理问题进行深人地分析，建立起整数规划数学模型，在借鉴其它算法的基础上，提出了遗传算法解决方案，并对算法中的编码方案、适值函数、变异过程进行了详细描述，为配置管理功能的实现提供了新思路。     

固体火箭发动机稳态燃速二维模型参数最优化辨识

1引言发动机参数辨识常用方法是最小二乘法[1],即将参数估计问题转化为多元函数求极值问题,通过迭代选择待估参数值,使燃烧室压强计算值和实验值的残差平方和最小。采用最小二乘法进行参数辨识存在局限性[2],需要通过台劳级数展开式近似模型替代真实数学模型计算残差平方和对待     

Performance prediction and optimization for liquid rocket engine nozzle

An optimization approach, based on computational fluid dynamics methodology, is investigated for the performance prediction and optimization of liquid rocket engine nozzle. The CFD code employs implicit Lower-Upper decomposition (LU) scheme for solving the two-dimensional axisymmetric Navier–Stokes (NS) equations and species transport equations in an efficient manner. The validity of the code is demonstrated by comparing the numerical calculations with both the experimental data and previous calculations. Then the code, called by three optimization algorithms (i.e. successive quadratic programming method, genetic algorithm and interdigitation strategy) respectively, is used to design axisymmetric optimum-thrust nozzle. Results show that improvement on nozzle thrust can be obtained over that of the baseline case.     

数据文本文件数字信号特征的提取

针对海量数据进行特征提取是物体目标识别的关键之一.本文编写了应用程序和操作算法程序,提取光学测光谱仪海量数字信号的特征.它是通过应用VC 构造人机用户界面,提取了光学测光谱仪中的有用数据之后,对数据进行预处理和期望、方差、k阶距、极值等参数计算,并且编制绘图程序,绘出各种参数数据曲线图,最终提取了海量数据的数字信号特征.文中以某实验数据为例进行了信号特征提取,验证了操作算法和应用程序的可行性,为卫星物体目标识别提供了一种方便、有效的方法.     

发动机进口流场等值线极坐标绘图法

整个绘图系统分三层。第一层包括(MA-INLA, MAINLB等子程序)的圆上或环上插值曲面计算;第二层包括(PLOTWA, MAPLIN子程序)的极坐标下矩形网格(即扇形网格)棱边与等值线的交点计算;第三层把等值线与棱边的交点绘成平面上折线和光滑曲线。一、二层是平行关系,第三层是由第二层调用。具体结构见图。     

基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],     

Linux环境下MPI并行编程与算法实现研究

并行计算实现求解一些复杂的问题,并行编程技术的进步使得并行计算逐步应用到很多领域。MPI是一种消息传递编程模型并可以被广泛使用的编写消息传递程序的标准,已扩展为一种优秀的并行程序设计语言。该文简要介绍了有关并行编程的基本概念与方法,深入讨论了MPI并行编程环境与并行编程模式,对MPI并行性进行了分析,给出了Linux环境下MPI编程环境的配置方法,最后结合一个实例详细描述了用MPI实现并行算法的方法。通过对实验程序的结果分析,在Linux机群环境下用MPI实现复杂的并行算法是简单的,并且能取得较好的性能。     

收益管理中的网络优化研究

介绍航空公司收益管理研究中针对航线网络进行座位优化的基本理论与研究现状,分析比较了概率数学规划、确定性数学规划、随机数学规划等常用方法,并对座位控制的嵌套策略与竞价机制研究现状进行了讨论,指出了研究中存在的问题。针对网络座位优化这一NP难问题,探讨了采用智能仿生算法与博弈技术的可行性。     

永磁同步电机霍尔位置传感器自标定算法研究

为提高采用霍尔位置传感器的永磁同步电机控制效率,解决标定精度低的问题,提出了两种自标定算法。对提出的霍尔位置传感器自标定算法进行了建模仿真和算法编程验证,将标定后的霍尔传感器得到的转子位置与通过旋转变压器测得结果对比,验证两种自标定算法的准确性。结果表明,所提的霍尔位置传感器位置自标定方法既可以提高标定效率,也可提高获取转子位置的准确度,为实现电机的精准高效控制提供保障。     

基于遗传算法的大型空间结构模型降阶

 采用遗传算法求解大型空间结构的模型降阶问题。给出了模型降阶的数学表示和所用遗传算法的有效形式，即编码方式、适值方式、交叉方式和变异方式等。仿真实例说明，遗传算法优于标准内平衡法和Hopfield神经网络方法。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

一种飞行控制中控制分配的解决方案

针对现代飞控系统中的控制分配问题,提出了一种基于经典理论的最优化方法——有效集方法的控制分配方案,并建立了该方案的两种算法实现;简要描述了具有多个操纵面,考虑位置和速率约束的飞行控制中的控制分配问题,并将其转化为约束二次型规划问题进行研究;讨论了现有的几种控制分配解决方案;最后,以某型飞机为仿真模型,对新的和以前的几种控制分配方案的算法实现进行了对比仿真验证。仿真结果和数据统计表明,提出的这种基于有效集方法的控制分配解决方案对于实时飞行控制分配问题是切实可行且高效的。     

交会对接远程导引轨道控制状态规划与优化算法

对空间交会对接远程导引段轨道控制问题进行了研究。在简单介绍交会对接远程导引轨道控制实时规划模型的基础上,提出了基于近圆偏差方程、序列二次规划算法和目标权重函数等在不同控制目标模式下的状态规划与优化算法。仿真结果表明,该算法收敛速度快,能较好地满足交会对接远程导引段的轨道控制要求,具有一定的工程实用价值。     

两种涡扇发动机部件特性自适应模型对比

发展了航空发动机自适应模型．并对以两种优化算法为基础的自适应模型进行了对比分析。两种模型以通用特性为基础运用优化方法,以发动机主要性能参数和过程参数偏差函数最小为优化目标,以部件特性耦合因子为被优参数,可以预测出不同飞行条件下的发动机风扇、压气机、燃烧室、高压涡轮、低压涡轮等部件特性。运用单纯形和遗传算法为基础的自适应模型对某型涡扇发动机性能的计算结果表明：相对于单纯形算法模型．遗传算法模型对发动机主要性能参数和过程参数的计算偏差降低了20％～30％;对发动机各截面总温、总压计算偏差降低了15％～20％;遗传算法模型相对于单纯形模型具有更为宽广的自适应模拟范围。对某型已知部件特性的涡扇发动机模拟结果显示．遗传算法模型部件特性模拟结果与已知部件特性差别甚微。     

小推力深空探测轨道全局优化设计

 针对小推力深空探测四维轨道优化设计,给出了一种组合优化算法,采用该算法基于二体模型进行了深空探测四维轨道全局优化。该组合优化算法由动态规划算法、静态参数优化算法与共轭梯度算法组成。动态规划算法和静态参数优化算法用以选择最优的发射窗口、返回窗口及相应的近似飞行轨道;基于该近似轨道方案,采用共轭梯度算法（解决两点边值问题）求解精确的最优轨道。通过大量的数值仿真计算,得到了航天器的全局最优飞行轨道,及相应的最优发射窗口与返回窗口。数值仿真结果表明,该组合优化算法对深空探测轨道优化具有良好的通用性和工程运用价值。     

基于改进定点二乘的重复使用助推飞行器控制分配研究

为适应重复使用助推飞行器(RBV)控制精度和控制可靠性等要求,导致多异类执行机构数量的急剧增加,而各执行机构偏转角、偏转角速率和非连续工作方式的限制影响控制效果。为满足该类飞行器控制系统实时性和控制精度等需求,需要研究计算精度、计算效率更高的控制分配(CA)方法。根据每次迭代所需的浮点运算量,在比较基于二次规划的控制分配算法计算效率的基础上,首先,利用最小代价函数关系将传统定点(FP)二乘优化算法转化为二次规划问题,并给出传统定点二乘优化方法最优解应满足的条件;然后,针对执行机构饱和情况,提出了改进定点(IFP)二乘的控制分配算法以提高计算效率,同时给予详细的推导证明,并基于迭代常数映射的特性,以相邻时刻控制量差的范数达到相关要求给出改进算法的迭代终止条件;最后,基于多种控制分配算法,对所提出的控制分配算法进行了比较仿真,验证该算法的有效性和合理性。     

基于遗传算法的目标检测定位方法

将目标的检测定位归结为一类组合优化问题,利用遗传算法的进化策略,采用改进的遗传算法,提出了2种基于遗传算法的目标检测定位方法:基于遗传算法的相关匹配定位法和图象序列目标检测定位法。并给出了在可见光图象序列上的实验结果。     

基于经线划分的非圆截面环形刀具刀位优化算法

目前环形刀具的刀位算法均未考虑圆刀片安装时存在的俯仰角和偏转角,因而在理论上存在较大的编程误差。针对实际使用刀具为非圆截面环形刀具的情况,通过对环形刀具的截面曲线进行分析,提出了一种基于经线划分的非圆截面环形刀具刀位优化算法。首先利用经线法求解出刀具表面和工件曲面之间的误差分布,然后根据此误差分布来调整刀具位置和姿态,使刀具表面与设计曲面在不发生干涉的情况下实现密切接触,从而得到刀具在指定定位点处的最优刀位。仿真结果表明,传统的五坐标刀位算法会产生较大的加工误差,而本文提出的算法消除了圆刀片安装时存在的俯仰角和偏转角所引起的加工误差,可有效提高复杂曲面的加工精度并获得满足给定编程公差的优化刀位。     

Autonomous Control Reconfiguration of Aerospace Vehicle Based on Control Effectiveness Estimation

未来空天飞行器跨空天两域飞行,要求有较高的自主性以适应由故障和环境变化带来的不确定因素。针对空天飞行器的不确定性,提出了自主控制重构方案。研究了线性模型的时变控制效益的估计方法,提出并证明了效益矩阵可估计的充分条件,给出了相应的算法并证明了其收敛性和对噪声的鲁棒性;提出了基于线性规划和模糊逻辑的控制分配算法,通过冗余效应器实现了不确定条件下的自主控制重构。系统集成和仿真结果分析验证了方案和算法的有效性。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。