基于系统可靠度的发动机组方案优化选择方法

某大型系统的动力装置由三台发动机构成,动力装置的设计方案有2种:两台以额定功率运行一台贮备,一台故障后切换贮备发动机的冷储备方案和三台同时降功率工作,一台故障后另两台以额定功率运行的降功率方案.假设每台发动机寿命服从威布尔分布的情况下,对这两种方案分别建立了可靠性模型,并依据额定功率和降功率下的发动机的寿命分布,分别给出在这两种设计方案下的动力装置的可靠度随时间变化的曲线.然后,根据这两种不同方案下可靠度随时间变化的曲线,选择此动力装置的发动机组的最佳优化方案.最后,给出实例说明此方法的可行性.     

基于混合人工鱼群算法的传感器网络优化

针对传感器网络节点优化的问题,提出一种混合人工鱼群算法.该算法在人工鱼群算法优化的末段引入模式搜索法,以人工鱼搜索到的最优解作为模式搜索法的初始解,利用模式搜索法的单调搜索特性,将解引向全局极值.新算法保留了人工鱼群算法全局搜索能力强、寻优速度快的特点,使寻优精度得到了提高.仿真实验表明:混合人工鱼群算法能够有效地优化传感器网络节点部署,提高覆盖率.     

基于约束优化的舰艇区域防空作战能力需求生成

作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。      

基于满意度的贮备多阶段任务系统可靠性优化

分析了多阶段任务系统成功运行的条件;在冷贮备系统的可靠性计算模型的基础上提出了单元是二态,失效率服从指数分布的冷贮备多阶段任务系统的可靠性计算模型;建立了系统可靠度、体积、重量和价格的子满意度函数,并利用层次分析法确定各个子满意度函数的影响因子;构建了基于综合满意度函数的贮备多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,应用微粒群算法对模型进行求解.算例通过一个3个阶段的冷贮备系统来阐述该方法的应用,并验证了模型的合理性及算法的有效性.      

基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法

余度设计是飞行管理系统研制过程中提升其安全性的主要手段之一。针对余度设计受制造预算(经济性)与使用阶段维修保障资源消耗(可靠性)的制约问题,基于飞行管理系统的安全性、基本可靠性及经济性数学模型,利用改进后适用于整数优化的遗传算法,提出了一种以安全性为目标、基本可靠性与经济性为约束的余度配置优化方法,并以实例说明其适用于较为复杂系统的余度配置优化。经过敏感性分析发现,安全性指标最优值随着基本可靠性约束下限的提高而降低,随着经济性约束上限的增加而增加。2种约束条件对优化目标竞争约束,在同一时刻只有1种约束条件起主要约束作用。     

复杂系统的可靠性分配和优化

在考虑成本的基础上,通过建立一种实用的成本-可靠度函数和非线性规划模型,将对组件的可靠性最优分配的问题转化为对非线性规划问题的求解,从而为复杂系统可靠性的最优化问题提出了一种新的方法.对于非线性规划问题,为获得具有实际意义的数值解,提出了一种具有自适应的改进型遗传算法,对非线性规划问题求解,解决了更复杂结构系统可靠性分配的优化问题.      

冗余直接驱动伺服作动系统建模与特性分析

为了提高数字式直接驱动伺服作动系统的可靠性,对系统进行了余度配置,电气部分采取三余度,机械部分采取二余度,设计了伺服作动系统的余度配置和管理方案.对系统的机理进行了深入研究,建立了二余度阀控液压缸、三余度直流无刷电动机等系统各部分的数学模型,分析了余度配置对系统的可靠性和动静态性能的影响.基于Matlab的仿真平台Simulink对冗余伺服作动系统进行了仿真分析.结果表明,系统在电气二次故障、机械一次故障的情况下仍保持较好的动态特性,系统的余度配置和管理方案使系统可靠性得到提高,动静态性能得到改善,为冗余直接驱动式伺服作动系统的研制提供了理论依据.      

固体火箭发动机成本与性能双目标优化设计

为求解某运载火箭上面级固体推进剂火箭发动机多属性价值优化问题,建立了发动机主要部件的参数成本模型,研究了一种改进的Pareto多目标遗传算法--IPGA算法,测试函数的计算结果表明,该算法收敛性优于NSGA-Ⅱ算法.以运载火箭末速度增量最大和发动机制造成本最低作为目标函数,采用IPGA计算得到了壳体材料分别为APMOC和碳纤维时的Pareto非劣解集,采用理想点法得到非劣解集中费效比变化的拐点,计算结果表明,以该点为满意解设计方案可以使该运载火箭的有效载荷提高7.6%,并使发动机的成本降低.     

k/N系统维修时机与备件携行量联合优化

针对任务期间舰载k/N系统的维修保障问题,以出航准备阶段维修与携行备件的配置为背景展开研究。结合k/N系统的使用及维修过程,以部件可修为前提建立了维修与携行备件的联合优化模型。模型以装备使用可用度为约束条件,以保障费用最低为目标函数,决策变量包括维修启动条件、备件携行量和维修人员数量3个参数。采用边际分析法对模型进行求解,分析了传统算法存在的问题,并提出了对应的改进措施。算例包括3部分：一是用仿真对比验证了所建模型,结果表明本文模型具有较小的误差;二是以枚举法得出的最优解为基准,对传统算法与改进后算法的性能进行了比较,结果表明改进后的算法可明显减小与枚举法最优解的相对误差,提高寻优概率;三是对各项改进措施的贡献做了相应测试。     

非完美特性下的多状态系统检测与维修优化

对于带有周期检测的系统进行维修优化时,不仅需要考虑系统自身可靠性信息,还应该充分利用检测数据并优化检测周期。以多状态并联可修系统为研究对象,考虑非完美检测和非完美维修,以降低系统运行成本率为目标实现系统检测和维修优化。利用非齐次马尔可夫链建立系统可靠性模型,对系统退化、检测和维修进行蒙特卡罗仿真。利用粒子滤波融合系统模型与检测数据并估计系统剩余寿命。设置寿命相关门限触发系统维修,以成本率期望仿真结果为目标函数,使用遗传算法优化检测周期和维修阈值。通过算例证明该方法可有效克服检测误差并实现检测和维修优化。