基于遗传算法的飞机低空突防航路规划

针对在飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,本文提出了一种基于遗传算法的搜索算法,并且对传统遗传算法的算子操作进行了改进。该方法有效地加快了收敛速度,并且其得到的飞机航路,严格经过起始点和目标点,尽量远离了威胁点,同时很好地满足了飞机的机动性能要求。     

多航路点协同约束下的飞机性能参数优化

针对多航路点协同约束下飞行轨迹预测中飞机性能参数优化问题,依据飞机进场剖面构建了飞机进场轨迹,并提出了飞机进场航路点协同约束合理性的验证方法。创建了两种多目标适应度函数并进行对比、选择,在简化问题复杂性的同时保证了优化模型运行的稳定性,并基于多目标遗传算法建立了优化求解模型。仿真结果表明,该优化模型能对具有多个航路点协同约束下的节油飞机性能参数进行有效求解,使用非线性适应度函数较线性适应度函数综合稳定性提升了161. 67%,所提出的RTA约束窗口大小设置方法对空管实际运行有指导意义。     

基于浮点编码遗传算法的行星轮系折叠机构优化设计

针对折叠机翼变体飞机,设计一种适合装配在变体飞机小空间的行星轮系折叠机构。在系统研究行星轮系设计目标、设计变量和约束条件的基础上,基于浮点编码遗传算法,使用MATLAB优化工具箱对其主要参数进行优化。结果表明：相对于安全系数法,浮点编码遗传算法可减轻结构重量16．7％,使折叠机构在满足设计指标的情况下达到质量最轻的目的;采用浮点编码遗传算法进行优化求解是行星轮系机构设计的一种行之有效的优化设计方法。     

基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计

针对飞机总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式等问题,在建立包含推进、气动、性能及重量四个学科的飞机总体设计模型的基础上,采用遗传算法、模式搜索法和Powell法结合的多方法协作优化策略实现了飞机总体参数的优化;并对优化方案进行参数灵敏度分析,优化后飞机正常起飞总重较优化前降低11.6%,优化效果显著.分析结果表明了基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计的有效性.     

微型飞行器的优化设计研究

介绍了翼展为320mm的电动力微型飞机的一体化优化设计方法，优化设计的目标是飞机的留空时间。为求出全局最优解，选择遗传算法作为优化算子，同时采用了变复杂度的优化计算方法提高设计计算效率．然后进行了优化灵敏度分析．并根据分析结果提出了微型飞机的一般设计准则。     

信息联网下的多无人作战飞机多任务规划

针对信息联网条件下多无人作战飞机的多任务规划问题展开研究。提出信息联网的概念,介绍了单架无人作战飞机单个目标的路径规划算法和信息联网所包含的威胁联网和任务联网任务规划的代价计算,并由此构建了多无人作战飞机多任务规划的代价计算模型,设计了整数编码和遗传算子,运用遗传算法对任务路径进行仿真,仿真结果表明了所提出方法的正确性和可行性。     

基于遗传算法的起落架布局设计技术

起落架布局是飞机概念设计阶段十分重要的一环。本文基于遗传算法原理进行起落架布局设计,利用设计中的限制条件和设计经验,确定起落架布局参数的设计空间,通过遗传算法的并行计算,依据目标函数快速高效地确定起落架布局设计的最优方案。     

基于MDO技术的飞机操纵面参数/飞行控制律多目标优化设计

 为克服多学科可行法存在的缺点,采用响应面近似模型进行系统分析从而减少计算量,并将该方法应用于具有多操纵面布局的无尾无人机多目标优化设计中,解决了操纵面几何参数和全包线飞行控制律的一体化设计问题。利用试验设计方法及径向基神经网络技术,建立了飞机操纵面的气动效益近似模型和控制学科的近似模型;应用所提方法及多目标遗传算法进行优化,得到一组Pareto解;采用模糊决策技术从中选取一个解作为数学规划方法进一步优化的初值点,从而得到最终解。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

一种实用的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化优化设计方法

发展了一套基于遗传算法优化/Navier-Stokes方程分析的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计方法,提出了一系列保证该方法工程实用性的解决方案,其中包括设计变量模块化、局部优化全机分析、超临界压力分布约束条件等。通过采用适当的计算网格、并行算法及数值方法,使得基于遗传算法优化/Navier-Stakes方程分析设计方法的运算时间在工程上能够接受。运用该设计方法对下单翼运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计开展了单点优化和两点优化,结合二者结果对比验证了该方法的有效性和工程实用性。单点优化得到的机翼压力分布呈现无激波特点,阻力系数随马赫数变化比较剧烈;两点优化得到的机翼压力分布为弱激波形态,阻力随马赫数变化比较缓和,所设计的机翼具有更好的鲁棒性和工程实用性。     

基于并行遗传算法压气机叶片自动优化设计

结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法.将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计和对已有叶型的改进.在构造目标函数时,根据工作攻角范围,构造了考虑非设计点性能的目标函数.分别对进口马赫数为0.5和0.9左右的叶栅采用三台计算机进行并行气动优化设计,优化叶型设计点和非设点性能都明显好于原始叶型.     

基于粒子群优化的航路规划算法研究与仿真

文章将粒子群优化方法应用于飞机低空突防航路规划技术研究,提出了利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,并在适应度函数设计巾加入处罚函数,使该方法得到的飞行航线严格经过起始点和目标点,而且满足飞机的机动性能要求,以及起始航向角与目标进入角的要求。仿真结果表明,所用方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

遗传模拟退火算法在机动逃逸策略中的应用

针对垂直平面内的机动逃逸策略问题,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合的方法———遗传模拟退火算法,能够实现逃逸者的机动逃逸策略,解决了在大状态空间中的全局最优搜索和评价问题,为处理复杂的决策过程提供了一套有效的途径。通过仿真结果表明,基于遗传模拟退火算法的机动策略能够有效地实现逃逸者的机动逃逸。     

基于空域灵活使用的区域航路航线运行管理

利用临时航线和固定航线等手段,建立了区域管制下以最小运行成本为目标的规划模型,在模型中引入了不同机型单位时间的运营成本和临时航线的运营成本来计算总运行成本,并以此为适应度函数,通过遗传算法实现对航班选择飞行航路航线优化,以降低运行成本。计算结果表明:利用模型管理机制进行优化后,经过指定区域的所有航班运行成本与航班在区域外等待成本之和比之前降低约10%。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

无人机跟踪运动目标航迹规划算法

对无人机跟踪运动目标的原理进行了分析,设计了跟踪系统的动力学模型,提出了一种基于切线法的航迹规划算法。在动力学约束条件下实现了对无人机的航迹、速度、加速度等的最优控制,从而解决了无人机跟踪运动目标问题,并给出了算法的具体设计步骤。仿真结果表明,该算法能够快速、有效地为无人机规划出跟踪运动目标的最优航迹。     

舰艇编队防空火力分配问题的改进遗传算法

在建立舰艇编队防空火力分配模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法。实验结果表明,该算法可以有效求得舰艇编队防空火力分配问题的最优解或近似最优解,是求解舰艇编队防空火力分配问题的一个较好的方案。     

考虑协同航路规划的多无人机任务分配

针对多无人机任务分配与协同航路规划问题，以分布式合同网拍卖算法为基础，构建无人机集群任务拍卖架构与拍卖收益函数，结合模拟退火算法协调任务执行次序，采用A^*算法完成两任务点间航程预估，在任务分配阶段同步完成多无人机间协同航路的初规划，确定最佳任务执行次序，实现任务分配与协同航路规划的紧耦合。仿真结果表明，在考虑禁飞区、障碍威胁情况下，该算法能够有效完成多架无人机不同类型任务的分配，且目标分配、执行次序合理，总执行代价小，各机间负载均衡；在任务分配阶段考虑协同航路规划具有明显的效果，能够有效提高任务分配的合理性。     

混合遗传算法在航天器最优交会中的应用

推导了航天器双冲量交会时的优化模型,以此为基础构造了最优交会的燃料-时间混合优化指标,并针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将最速下降法与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得。数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数适应能力。最后,对共面圆轨道双冲量交会情况进行了仿真计算,仿真结果表明混合遗传算法的设计是成功的。