基于遗传算法的小推力空间液体发动机参数优化

基于连续型遗传算法，与空间液体火箭发动机系统质量模型和长度模型相结合，建立了空间发动机系统优化模型。以发动机系统的质量为目标函数，对燃烧室压力和喷管扩张比进行了优化设计。计算结果表明，采用遗传算法能够有效地得到最小质量下设计变量的最优解。     

基于并联协作混合遗传算法的高超声速巡航飞行器一体化优化设计研究

遗传算法能以很高的概率找到全局最优解，不需要目标函数和约束条件的梯度信息。适合于工程优化设计。为增强遗传算法的局部搜索能力，提出了一种新的融合模式搜索方法和Powell方法的并联协作混合遗传算法。研究超燃冲压发动机为动力的高超声速巡航飞行器的一体化优化设计。系统分析了机身和超燃冲压发动机设计参数对飞行器总体性能的影响。通过建立高超声速巡航飞行器质量模型、气动力估算模型、气动热估算模型、超燃冲压发动机性能分析模型、控制模型和弹道分析模型，在满足参考任务要求的前题下，以飞行器起飞质量为目标函数，将并联协作混合遗传算法应用于最优总体方案和超燃冲压发动机方案一体化设计。完成了6设计变量的全局优化计算。算例表明，本文建立的一体化设计模型基本正确，并联协作混合遗传算法是用于高超声速巡航飞行器一体化优化设计的较好的优化算法。     

基于遗传算法的固体火箭发动机参数优化设计

基于连续型遗传算法,并与工程设计方法及相关结构有限元计算结果紧密结合,建立了固体发动机优化模型。以固体发动机的冲质比为目标函数,对发动机工作压强、喷管扩张比和喉径等参数进行了优化设计。计算结果表明,采用遗传算法十分有效,能够快速获得最优解,提高发动机的整体性能。     

固体火箭冲压发动机导弹一体化遗传算法优化设计

遗传算法能以很高的概率找到全局最优解，适合工程优化设计要求。研究以固体火箭冲压发动机为动力的导弹的冲仑方案设计，探讨采用遗传算法实现冲压发动机导弹一体化优化设计，给出满足战术技术指标的最优总体方案和冲压发动机方案。算例表明，遗传算法是用于固体火箭冲压发动机导弹一体化优化设计的很好的优化算法，通过一体化优化设计，可以提高冲压发动机和导弹的总体性能。     

空间梁板结构可靠性优化的全局最优解

基于可靠性分析理论,用改进的一次二阶矩法给出了空间梁板结构安全余量对各设计变量敏度分析的表达式,由PNET法给出了结构系统可靠性函数对设计变量的一、二阶敏度表达式,以及Hessian矩阵中各元素的具体形式,据此能确定结构系统可靠性函数的凸凹性,为判断基于结构系统可靠性优化所得解是否为全局最优解提供了理论基础。算例表明,对空间梁板结构系统基于可靠性的结构优化问题,可靠性指标合理的解多为全局最优解。     

固体火箭发动机总体优化设计

通过遗传算法与惩罚函数相结合对固体火箭发动机总体进行优化设计,令体积比冲IV为目标函数,并采用交叉概率和变异概率的自适应调整性,有效地加快了搜索.用此方法对算例发动机各参数和目标函数优化,避免了设计变量之间较为复杂的相互关系,得到固体火箭发动机体积比冲的全局最优解,提高了整体性能.     

气囊着陆缓冲系统的冲击动力学多目标优化

文章以数值仿真为手段,研究了气囊缓冲登陆系统的冲击动力学多目标优化问题。首先,以类似于"猎兔犬"着陆缓冲系统为对象,确立了以囊内初始气压与收缩绳刚度为设计变量,以缓冲系统的首次冲击最大过载和囊体织物最大应力为目标函数的多目标优化问题。随后基于D最优试验设计,采用移动最小二乘(Moving Least Square,MLS)构建了各个目标函数的代理模型,并对目标函数随设计变量的变化规律进行了探讨。最后,采用遗传算法完成了缓冲系统的冲击性能优化,并给出设计空间中关于最大过载与织物最大应力的Pareto前沿。研究结果表明,MLS模型优化算法十分适用于解决非线性程度较高的冲击动力学优化问题,并且在替代真实模型仿真计算时不仅具有较高的近似精度而且具有高速的分析效率。     

光学有效载荷运控模式优化的多种群遗传算法

对光学有效载荷运控模式进行优化设计可提高光学有效载荷的工作效率。将其数学模型建立后,优化问题可归结为有约束条件的多变量函数极大值求解问题。针对该模型,提出了使用多种群遗传算法（MPGA）的求解方法,即对0-1二值型变量和实型多维变量分别编码构建种群,以实型多维变量为中心,联合0-1二值型变量进行遗传运算求得函数极大值。此外,通过具体算例对该算法进行了仿真,仿真结果表明该算法能够克服传统优化方法求解速度慢且易陷入局部最优陷阱等方面的不足,适合大规模多区域搜索,可快速得到全局最优解,能更好地满足对光学有效载荷进行智能控制的技术要求。     

基于遗传算法的平流层飞艇航迹规划方法研究

文章针对平流层飞艇驻空阶段航迹规划问题进行研究和仿真分析.考虑平流层飞艇自身飞行的特点,建立其运动学方程和风场模型,并在适当假设基础上,构造能够反映其飞行能耗的代价函数.最后采用遗传算法进行算例计算,求解平流层飞艇最优轨迹.仿真结果表明,遗传算法能够有效、快速地收敛并稳定至问题的最优解;其所构造的代价函数能够反映飞艇自...     

共固化粘弹性复合材料的结构多目标进化优化设计

共固化粘弹性复合材料结构兼具结构承载和阻尼减振能力,设计时需同时考虑强度、刚度、质量和阻尼性能等指标要求,且设计变量众多,因此传统的设计方法难以实现结构的优化设计。本文建立了共固化粘弹性复合材料结构的多目标优化模型,优化目标为结构质量最小化和模态损耗因子最大化,设计变量包括铺层厚度、方向角和阻尼层厚度,并考虑结构动刚度的约束条件。阻尼结构的分析采用基于有限元法的模态应变能法,进化优化采用改进的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II)。最后的优化算例表明将多目标遗传算法应用于共固化粘弹性复合材料结构阻尼/结构一体化设计的可行性。