进化规划在频率采样型FIR滤波器设计中的应用

频率采样技术是FIR数字滤波器设计的常用方法之一.使用此技术设计数字滤波器时为了使阻带内的衰减最大,必须确定过渡带中的样本值,通常采用的是查表法,但查表法不能保证所得数据是最优的.进化规划是一种随机优化技术,它可以发现全局最优解.本文介绍了进化规划在频率采样技术中的应用,结合FIR数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果.实验数据表明,采用进化规划确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的FIR滤波器的频率特性优于查表法.     

一种软开关组合式直流变换器输出纹波的抑制

针对电流控制离散脉冲调制方式下的一种软开关组合式ＤＣ－ＤＣ变换器，分析了使其输出电压纹波最小的最佳控制脉冲序列构成，讨论了滞环宽度与变换器工作频率、输出电压纹波的关系，给出了环宽的设计原则及仿真波形。研究结果对于此类ＤＣ－ＤＣ变换器及软开关组合式逆变器控制电路的设计具有重要指导意义。     

基于遗传算法与DSM的产品结构分解聚类方法

产品结构的分解聚类在产品开发中有着重要的地位,在用设计结构矩阵(D es ign structure m atrix,DSM)对产品结构进行建模的基础上,通过遗传算法实现了产品结构分解聚类的智能化和分解聚类结果的最优化。在算法的设计过程中开发了一种对DSM进行二维编码的方法,并给出了在二维编码基础上的多点杂交和基本变异方法。在构造适应度函数时,综合考虑了DSM模型中各元素之间的联系、聚类的数目以及各聚类中元素的数目。最后以某摩托车发动机为例,用该算法实现了产品结构DSM模型的智能化分解聚类,验证了该算法的可行性。     

遗传算法在含连续/离散变量结构优化中的应用

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题。本文探讨了如何将遗传算法应用于含连续／离散设计变量的结构优化问题。着重讨论了连续／离散混合变量的编码方法和减少适应度函数计算次数的ｍ ｉｃｒｏ ＧＡ 技术。将遗传算法应用于数学考题和十杆结构尺寸／材料混合变量优化问题。两个算例表明,遗传算法能比较有效地解决含连续／离散混合设计变量的优化问题。     

基于模糊判断的产品方案综合决策方法研究

产品方案综合决策的主要任务是根据用户提出的功能要求从多个方案中选择实现该功能的最佳结构，这是一个复杂的多目标离散决策问题，层次分析法（Analytical hierarchy process,AHP)是解决这个问题的有效方法。本文在研究AHP产品决策方法的基础上，指出了传统模糊AHP算法具有依赖于判断矩阵的结构、计算复杂、不便于工程应用等局限性，提出在产品方案决策中用模糊特征向量法和区间判断的定量化方法来改进AHP算法，并以某企业专用齿轮箱产品设计方案为例证明了AHP改进算法的有效性。     

FIR滤波器设计:基于遗传算法的频率采样技术

遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索,这种生物模仿过程可以发现全局最优解。文中介绍了遗传算法的频率采样技术中的应用,结合ＦＩＲ数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。文中还对标准遗传算法作了适当的改进。实验数据表明,采用遗传算法确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的ＦＩＲ滤波器的频率特性优于查表法。     

基于 iSIGHT 的风洞应变天平优化设计方法研究

天平设计的关键在于天平结构的优化,在满足设计要求的前提下,尽量提高天平刚度,避免应力集中,减小各测量分量之间的相互干扰,以提高设计质量。天平优化设计是一个多目标问题,无论利用解析方法还是有限元仿真方法,设计分析过程通常需要丰富的经验,即使耗费大量时间也很难获得全局最优解。以6分量杆式应变天平为研究对象,提出了分级和分步优化策略,介绍了基于 iSIGHT 平台的实现方法。通过试验设计(DOE)筛选出对优化目标影响较大的设计变量,然后建立天平优化设计近似参数化模型。在 iSIGHT 中通过集成 UG、AN-SYS 和 EXCEL 等软件建立自动优化流程。以参数化三维结构有限元仿真分析方法为基础,利用 iSIGHT 提供的优化算法,实现优化设计自动化,大大节省了设计成本,提高了天平设计质量和效率。     

基于信息公理的大型水轮机方案设计多属性优选模型

针对大型水轮机方案设计中属性信息的不确定性,研究了复杂产品方案设计的决策问题.利用公理化设计理论中的信息公理将模糊数学理论与香农信息论相结合,给出了基于信息公理的区间信息量计算过程,建立了基于区间信息量的多属性优选模型.该模型综合考虑了设计方案优选过程中各评价指标的区间权重以及相应的区间设计信息,通过比较区间信息量的大小获得最优方案.最后,以大型水轮机选型方案设计为例验证了该模型的有效性和可操作性.     

基于改进实数遗传算法的函数全局优化

将一种改进的实数遗传算法用于函数全局优化。改进的算法建立在对基本实数遗传算法搜索特性判断的基础上。文中对实数遗传算法的基本操作进行了简单的讨论和选择 ,将一种混沌序列作为刺激因素加入到算法中 ,并将区域划分与取舍的思想应用到算法结构改进中。数值实验显示 ,新方法对寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面较基本实数遗传算法有较大改进。     

考虑不确定性因素的多学科设计优化方法

将基于单循环方法的可靠性分析(SLBRA)与多学科可行(MDF)设计优化相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)方法.在优化过程中使用Kriging近似模型以不断提高模型精度,解决了MDF方法反复进行多学科分析、计算量较大的问题.该方法在可靠性分析过程中避免了优化迭代,从而提高了计算效率.以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求.与双循环方法相比,优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中可行且有效.     

Ground-Based Cloud Using Exponential Entropy/Exponential Gray Entropy and UPSO

Objective and accurate classification model or method of cloud image is a prerequisite for accurate weather monitoring and forecast. Thus safety of aircraft taking off and landing and air flight can be guaranteed. Thresholding is a kind of simple and effective method of cloud classification. It can realize automated ground-based cloud detection and cloudage observation. The existing segmentation methods based on fixed threshold and single threshold cannot achieve good segmentation effect. Thus it is difficult to obtain the accurate result of cloud detection and cloudage observation. In view of the above-mentioned problems, multi-thresholding methods of ground-based cloud based on exponential entropy/exponential gray entropy and uniform searching particle swarm optimization （UPSO） are proposed. Exponential entropy and exponential gray entropy make up for the defects of undefined value and zero value in Shannon entropy. In addition, exponential gray entropy reflects the relative uniformity of gray levels within the cloud cluster and background cluster. Cloud regions and background regions of different gray level ranges can be distinguished more precisely using the multi-thresholding strategy. In order to reduce computational complexity of original exhaustive algorithm for multi-threshold selection, the UPSO algorithm is adopted. It can find the optimal thresholds quickly and accurately. As a result, the real-time processing of segmentation of groundbased cloud image can be realized. The experimental results show that, in comparison with the existing groundbased cloud image segmentation methods and multi-thresholding method based on maximum Shannon entropy, the proposed methods can extract the boundary shape, textures and details feature of cloud more clearly. Therefore, the accuracies of cloudage detection and morphology classification for ground-based cloud are both improved.     

OPTIMAL DESIGN AND AERODYNAMIC CALCULATION OF WING CONFIGURATION OF CIVIL AIRCRAFT

ＯＰＴＩＭＡＬＤＥＳＩＧＮＡＮＤＡＥＲＯＤＹＮＡＭＩＣＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＯＦＷＩＮＧＣＯＮＦＩＧＵＲＡＴＩＯＮＯＦＣＩＶＩＬＡＩＲＣＲＡＦＴ￥ＷａｎｇＬｉａｎｇｙｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｅｒｄｄｙｎａｍｉｃｓ，ＮＵＡＡ２９ＹｕｄａｏＳｔｒｅ...     

大型火箭振动试验振型斜率测试方法

讨论了在火箭固有振动频率下测量振型斜率的几种计算和测试方法，分析了影响振型斜率测量和符号误判的误差源，提出了按秒状态变化进行振型斜率修正的最小二乘曲线拟合法。研究表明，以参照点陀螺信号为基准计算相位角，可以避免相位符号的误判。这一改进对于以相位符号作为稳定性判别准则的控制系统来说是至关重要的。     

相控阵超声检测方案设计关键技术及其在航空航天领域的应用

相控阵超声检测技术是一种多通道超声检测方法,与常规单通道水浸超声检测技术相比,检测方案的制定更加灵活也更加复杂。在针对复杂型面结构进行检测方案设计时,错误的检测方案将可能产生缺陷的误检、漏检等严重问题。为了针对航空航天领域广泛存在的复杂结构试件制定最优的相控阵超声检测方案,本文提出了一套针对复杂型面结构的相控阵超声检测方案设计流程,并对其中涉及的关键技术和应用进行介绍。首先,对流程框架进行总体概述,表明检测方案设计的重要性和必要性;然后针对其中涉及的5项关键理论方法的核心原理及用途进行介绍;最后搭建相控阵超声软硬件平台,实现上述关键理论方法,并用于航空航天典型结构件的检测研究。研究结果表明,所制定方案能够准确检出结构内部的预埋缺陷,满足被测对象的检测要求,并且所提出的检测方案设计流程及采用的关键理论方法有效地提高了检测方案的设计效率,对航空航天等重要领域复杂结构试件的检测应用具有一定的理论指导及应用价值。     

Threshold Selection Method Based on Reciprocal Gray Entropy and Artificial Bee Colony Optimization

Since the logarithmic form of Shannon entropy has the drawback of undefined value at zero points,and most existing threshold selection methods only depend on the probability information,ignoring the within-class uniformity of gray level,a method of reciprocal gray entropy threshold selection is proposed based on two-dimensional（2-D）histogram region oblique division and artificial bee colony（ABC）optimization.Firstly,the definition of reciprocal gray entropy is introduced.Then on the basis of one-dimensional（1-D）method,2-D threshold selection criterion function based on reciprocal gray entropy with histogram oblique division is derived.To accelerate the progress of searching the optimal threshold,the recently proposed ABC optimization algorithm is adopted.The proposed method not only avoids the undefined value points in Shannon entropy,but also achieves high accuracy and anti-noise performance due to reasonable 2-D histogram region division and the consideration of within-class uniformity of gray level.A large number of experimental results show that,compared with the maximum Shannon entropy method with 2-D histogram oblique division and the reciprocal entropy method with 2-D histogram oblique division based on niche chaotic mutation particle swarm optimization（NCPSO）,the proposed method can achieve better segmentation results and can satisfy the requirement of real-time processing.     

基于DSM的产品并行开发过程仿真

产品开发是一个复杂的、存在很多不确定因素的过程,几乎不存在一种解析的算法能对它进行完整有效的描述和分析。本文基于设计结构矩阵,提出了产品开发过程的仿真模型,包括仿真模型的时间描述、资源竞争描述、队列描述和任务延期描述,并进一步提出了过程的仿真算法,以分析时间、资源等对产品开发过程的影响。最后,通过具体实例说明了该仿真算法的有效性。     

Modeling and Optimal Design of Planar Linkage Mechanism of Coupled Joint Clearances for Manufacturing

The uncertainty of the mechanism motion error is mostly caused by the manufacturing process,so the motion error cannot be effectively predicted at the design phase.The problems of manufacturing complexity and the relationship between design and manufacturing are analyzed,and the influence of dimensional tolerance and fit tolerance on the motion accuracy of the system is considered in the design process.Then based on the Monte Carlo simulation,an optimal design model of planar linkage mechanism is set up.A typical offset slider-crank mechanism is used as an illustrative example to carry out the optimal design.Compared with the result of typical robustness design,the similar variation characteristics of the mean value and the standard deviation can be found,so the proposed method is effective.The method is furthermore applied in the optimization of the schemes with different fit tolerances and the prediction of motion errors in the design phase is achieved.A set of quantitative evaluation system for mechanism optimal design is provided.Finally,a basic strategy is presented to balance the motion precision and manufacturing cost.     

基因算法在喷管反设计中的应用

在气动优化设计中引进了基于达尔文的自然选择机制和生物遗传机制的基因算法,构造了相应的基因变异等算子。针对喷管气动外形的特点提出了与之相适应的Ｂéｚｉｅｒ曲线基因表达,把算法搜索空间缩小为由有限参数曲线控制点构成的子空间,从而加快了算法收敛速度。并与全位势方程求解程序相结合,提出了具体的供优化设计的适应函数,研制了二维气动反设计计算程序,进行了二维喷管反设计数值实验。结果表明,本文构造的方法是可行的,而且具有全局优化和鲁棒性强等特点     

基于LOFC时间窗分割算法的航迹聚类研究

针对传统聚类算法在聚类过程中缺乏时间信息而仅考虑三维坐标点的聚类,同时未考虑航空器运行速度和航向变化对聚类结果的影响,以及由于二次雷达机载设备、地面设备和信号遮挡等原因造成的实测数据源中存在离群点异常数据,离群点很难被有效识别出来从而使得非正常航迹点的影响放大,得不到理想的聚类效果等问题。本文提出LOFC算法,引入时间窗分割概念,将航空器进场平均速度值和航向变化值作为确定聚类簇大小的影响因子对进场航空器航迹点数量进行分割,引入离群点检测以及离群点剔除率等概念对离群点进行识别和剔除。对进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出,新算法能有效地对离群点进行识别和剔除,当影响因子α取值为0.7时,航迹的曲率最小,得到的中心航迹的平滑程度最佳,验证了新算法对于聚类和离群点识别与剔除具有可行性和优越性。     

层次分析法在多目标决策中的应用

由于定量型多目标决策的各指标值均为数量，因而按９度法建立各指标下的判断矩阵就很困难，限制了层次分析法在这一领域的运用，作者对此做了较深入的研究，认为层次分析法求解定量型多目标决策问题是可行的。为了便于构造判断阵，将决策中的所有指标分为正向指标、逆向指标和中心指标三类，同时给出了构造这三类指标的判断矩阵的方法，而且构造出来的判断矩阵自然满足一致性要求。给出的方法简单有效，并扩展了层次分析法的应用领域