Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.     

收益管理系统中的几个关键模型

介绍了国内首例自主开发的收益管理系统中的部分运算模型，给出了需求预测、超售、座位优化控制中的一些核心算法。提出了基于C-均值聚类的航班预测模型、基于二项分布的超售计算模型、基于EMSR的多航段座位优化模型、基于期望边际收益的团体置换价模型等．并介绍了上述模型的运行效果。     

海岛独立微电网多时间尺度能量调度方法研究

海岛独立微电网是一个复杂信息物理系统,其能量调度是非线性、多约束、多时间尺度的动态性问题。针对这一问题,研究了改进自适应粒子群算法的多时间尺度优化调度模型,并给出了日前多目标调度模型和日内滚动优化修正模型。日前多目标调度基于改进自适应粒子群算法进行多目标优化,确保微电网系统的经济性和稳定性;日内滚动优化调度采取滚动优化方式修正日前调度,确保日前调度的有效性。仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于HPSO-W算法的多机航迹协同规划方法

随着无人机应用愈加广泛,三维环境下多无人机航迹协同规划问题成为近年来的研究热点。针对多机协同航迹规划问题,基于应急物流任务环境与无人机性能约束,以全局安全运行综合代价最小为优化目标建立时空协同规划模型。考虑航迹规划中粒子群算法易陷入局部极值,后期收敛慢的缺点,提出一种基于狼群优化思想的混合改进粒子群算法HPSO-W。主要是先对粒子群算法参数进行优化,加入极值变异思想,并引入头狼召唤和优胜劣汰机制,平衡算法全局和局部搜索能力,加速后期收敛,避免局部阻滞,提高寻优性能。对比验证了HPSO-W算法的高效性,并通过实例验证了协同航迹规划方法的可行性与有效性。     

基于粒子群算法的飞机总体参数优化

 现有的飞机总体参数优化方法在效率和适应性上存在不足。考虑到粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,它对不同复杂约束条件下的多目标优化问题较常规方法更具简便性和适用性。因此,提出了使用非数值计算的粒子群算法来改进飞机总体参数优化效率。详细研究了粒子群算法在飞机总体参数优化上的应用方法,并着重于3个方面：①以航程、商载和起降距离为优化目标的粒子群算法构建;②粒子群算法中因子的自适应修正方法;③基于粒子群算法的飞机总体参数优化流程。计算结果与文献结果相比具有较好的一致性和合理性,所提出的方法可有效地应用于飞机总体参数优化。     

基于混合优化算法的无叶片粒子分离器优化设计

将混合优化算法引入粒子分离器优化设计,减小粒子分离器流动损失并简化结构.利用四次样条曲线参数化描述粒子分离器模型,建立粒子分离器自动化仿真流程.采用优化拉丁方实验设计方法获取样本点并建立椭球径向基函数神经网络代理模型,基于该模型使用非支配排序遗传算法进行全局多目标优化,最后采用序列二次规划算法进行局部优化,得到了粗砂分离效率达到100%、细砂分离效率达到86.7%,总压损失小于0.6%、出口总压畸变较小的设计方案.      

一种基于生物趋化的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷入局部最优的问题,把生物趋化原理引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在吸引操作而没有排斥操作的单向性,提出一种保持种群多样性的改进算法,并对其关键参数的选择进行了研究。仿真实验结果表明,与传统粒子群优化算法相比,基于生物趋化的粒子群算法对于处理复杂的多峰函数或优化问题,可显著提高算法的全局寻优性能。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

航空发动机动态总压探针结构设计与优化

提出一种具有强化散热结构的短测管型总压探针方案，建立了总压探针的多物理场数值模拟模型，提出一种基于数值模拟和改进粒子群算法的总压探针结构联合优化方法，采用混合网格划分技术减少网格数量，以正态分布初始化粒子位置，同时增加种群学习因子和自适应邻域比例，提高算法的优化效率。数值仿真结果表明，数值模拟模型中网格顶点数量减少了47%，改进后优化算法迭代代数减少了37%，优化效率高，获得的总压探针结构满足温度约束，且长度短、质量轻。