建设投资项目经济效益评价方法研究

针对高校基础设施建设的实际项目 ,利用净现值 (NPV)、净现值率 (NPVR)等评价指标对其进行了经济效益评价 ,为科学、有效的投资提供了决策依据。     

资源约束项目调度问题的粒子群优化算法求解

介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型,提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化,优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。     

基于混合大灭绝粒子群算法的座位控制模型

座位优化控制是航空公司增加利润的有效方法.基于旅客的需求预测,可以利用数学规划模型为不同的航段和票价组合计算座位销售上限或者销售竞价,从而达到单个航班收入最大化的目的.常用的方法可分为确定模型和概率模型,但是对多航段多舱位的优化问题,由于出现了复杂的组合和约束,这些模型必须简化.提出了基于混合大灭绝粒子群算法的座位优化控制模型,并和常用的优化方法进行了仿真对比.研究结果表明,混合大灭绝粒子群算法应用于座位优化,可得到满意的解,同时,该算法简化了复杂的约束关系,易于实现,具有明显的优势.     

基于拉格朗日松弛算法的终端区飞机排序研究

终端区飞机排序问题是减少航班延误、降低成本的关键技术.考虑机型运行成本和飞机总延误时间,建立一个0~1整数规划模型.因其是一个组合优化问题,多约束相互制约,采用拉格朗日松弛算法将复杂约束转换为线性约束进行求解.仿真结果表明,求得的进近队列延误小、延误成本低、无冲突,且拉格朗日松弛算法计算得到的结果更为可靠,符合实际运行需求,结果优于传统的启发式算法.     

众多临近空间飞行器的最优轨迹规划

针对众多临近空间飞行器在复杂飞行环境的最优轨迹规划问题,采用改进的动态规划法和基于共轭梯度法的多点边值组合算法求解了多目标优化问题,得到了全部飞行器的最优飞行轨迹.仿真结果表明,该算法能够在考虑多种环境条件约束和飞行器自身条件约束的情况下,快速规划出众多飞行器的最优飞行轨迹,具有一定的学术价值和工程应用价值.     

基于滤波和优化的惯性/里程计组合导航精度对比分析

在广泛使用的惯性/里程计组合导航应用中,一贯的方法是使用Kalman滤波器进行组合导航状态估计,展现出了强大的工程适用性。然而其对于历史状态没有修正,导致整体导航精度受限。而基于优化的方法可以平滑整体组合导航的轨迹,有望提升惯性/里程计组合导航的精度和鲁棒性。将优化方法与滤波方法在惯性/里程计组合导航应用中进行对比,分析在不同条件下优化算法和滤波算法的优劣。试验表明,基于优化的算法在含有稀疏位置观测的条件下能够比滤波算法定位精度更高。但是,无位置观测的条件下,滤波算法更加稳定和精确。可以得到：基于滤波的算法更加简单稳定,更适用于工程实践;基于优化的算法模型更加复杂,在观测约束更多的条件下能够得到更好状态估计结果。     

实施RVSM的成本与效益分析

所谓成本效益分析就是将投资中可能发生的成本与效益归纳起来,利用数量分析方法来计算成本和效益的比值,从而判断该投资项目是否可行。成本大致可划分两个层次：一是直接的、有形的成本问题;二是间接的、无形的成本。效益也包含两个层次：一是直接的、有形的效益：二是间接的、无形的效益。成本收益分析主要使用两种方法即净现值法和现值指数法,体现在两个指标：净现值（NPV）与成本效益率。     

对地观测卫星成像调度的多目标约束修正方法

 约束修正是对地观测卫星成像调度的重要组成部分,负责处理成像调度方案的约束满足与优化,是一类复杂的组合优化问题。为得到优化可行的成像调度方案,提出一种新的约束修正方法。针对约束修正问题构建时间序有向图模型,并将约束修正问题归结为点带约束成本的优化路径搜索问题;在此基础上,提出一种基于标记更新的多目标约束修正算法。实际问题的实验与分析表明：该方法能够在规定的时间内求得问题所有的多目标优化解,有效地解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题。     

基于改进鸽群算法的高超声速飞行器轨迹优化

采用基于罚函数思想的约束处理技术改进鸽群智能算法,应用于复杂的带约束的飞行器轨迹优化问题。以高超声速飞行器爬升段轨迹优化为例,建立其包含微分方程约束、路径约束和终端约束的优化数学模型,通过罚函数构造算法的适应值函数并对优化变量添加边界强约束,将改进的鸽群智能(PIO)算法和粒子群(PSO)算法对高超声速飞行器爬升段优化数学模型进行对比仿真分析。仿真结果表明,改进的鸽群智能算法在解决此类复杂带约束优化问题中展现出了更好的优化效率,具有良好的工程应用价值。     

净现值与内部收益率指标的决策分析

我国目前采用的投资项目财务评价指标体系是以动态指标为主,静态指标为辅的多种指标并存的指标体系.在综合应用财务评价指标对互斥投资方案进行分析时,有些评价指标得出的结论会不一致.通过对净现值与内部收益率指标在方案比选中的矛盾性进行的分析,提出两者在对互斥方案进行评价时,出现评价结果不一致时的决策方法.     

多用途战斗机/涡扇发动机一体化循环参数优化

 针对多用途战斗机的特点,发展了基于飞/发一体化的涡扇发动机循环参数优化设计模型和相应的计算程序,优化设计模型中包括双变量控制涡扇发动机特性计算模型、进排气系统安装特性计算模型、飞机气动特性分析模型、重量组成分析模型、任务剖面分析模型、约束分析与任务分析模型和优化计算模型等。重点研究了多用途战斗机约束边界的获得方法,利用多岛遗传算法和自适应模拟退火优化算法,分别对现役多用途战斗机、不加力超声速巡航多用途战斗机以及下一代先进多用途战斗机用涡扇发动机循环参数进行了优化计算,对计算结果进行了分析,获得了对多用途战斗机用涡扇发动机循环参数选择有指导意义的结论。     

超临界二氧化碳再压缩布雷顿循环性能分析及优化设计方法研究

为发展工程适用的超临界二氧化碳布雷顿循环优化设计方法,研究了关键参数对超临界二氧化碳再压缩循环性能的影响规律,阐述了循环优化设计的必要性,并基于粒子群算法发展了一种再压缩循环优化设计方法.该方法以最低循环压力、循环增压比和分流因子为优化变量,以循环热效率为目标,以合流三通进口温差为约束条件.参数影响规律分析结果表明:循...     

基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

基于预处理共轭梯度算法的有限元模型修正方法

在预处理共轭梯度算法的基础上,提出了一种新的有限元模型修正方法。该方法利用有限元模型的特征方程和试验数据的特征方程相互交叉建立模型修正的数学模型,在质量矩阵和刚度矩阵满足正交性条件和特征方程的约束下,然后利用预处理共轭梯度算法修正方程的数值解。通过算例对该方法进行数值验证,并与其他方法进行了比较,结果表明计算方法提高了模型修正精度,收敛速度快,合理、可行。     

威布尔型通用件配置方案评估及优化

针对威布尔型通用备件配置方案评估及优化问题,采用部件寿命等效原理,将威布尔型部件消耗过程等效为伽玛冲击过程,建立了威布尔型通用备件的满足率评估模型。结合备件满足率指标约束,给出了威布尔型通用备件的优化配置方法。开展了仿真算法设计,结合算例进行仿真对比分析,结果表明：本文建立的威布尔型通用备件的满足率评估模型具有较高的评估精度,能够对不同寿命分布的威布尔通用备件配置方案进行评估,备件配置优化方法能够在备件满足率指标约束下准确给出威布尔通用件配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障部门开展威布尔型通用备件配置方案评估与优化提供理论支撑和决策支持。     

一种高效高精度的气动弹性结构优化方法

气动弹性结构优化技术主要包括约束求解和优化算法两个方面的内容。针对常用的基于低阶面元法的静气动弹性分析方法计算效率高但精度低的特点,建立了一种高效高精度的基于高阶面元法的静气动弹性分析方法。针对当前气动弹性结构优化技术使用单一优化算法导致搜索精度低、收敛速度慢等特点,将遗传算法和分形算法进行结合,发展了一种遗传/分形混合算法。针对气动弹性结构优化计算时间长、设备要求高等特点,引入了Kriging代理模型方法来加快优化速度,减少时间和设备的耗费。最后以某大展弦比客机机翼为算例,采用基于高阶面元法的静气动弹性分析方法求解约束响应样本,用Kriging代理模型方法对约束响应进行模型构建和预测,并将Kriging代理模型和遗传/分形混合优化算法进行结合,构建了一种高效高精度的静气动弹性结构优化方法。优化分析结果表明,Kriging代理模型在静气动弹性响应预测上具有很高的精度,平均误差均在5%以下,副翼效率预测的平均误差甚至低于1%;遗传/分形混合算法相比于单一的遗传算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。     

运用混合遗传算法的多机编队重构优化方法

多机编队重构优化除了要考虑终端状态约束、控制作用能量约束之外,还必须考虑安全防撞距离与通信保障距离的约束。在满足这些约束的前提下,提出了一种新的结合控制作用参数化与时间离散化(CPTD)方法和遗传算法(GA)的混合算法,将编队重构最优时间控制问题进行控制作用参数化和时间离散化处理,转化为带自由终端状态约束的离散型优化问题,并通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法进行寻优,得到最优解。算例结果表明了该混合算法的有效性,其适用于编队重构最优时间控制问题。     

基于混沌粒子群优化算法的压气机盘低循环疲劳

压气机轮盘低循环疲劳寿命受很多随机参数的影响,具有很大的分散性,因此,对压气机盘低循环疲劳寿命进行稳健性设计具有重要的意义.在对疲劳寿命概率分析的基础上,结合RBF神经网络与混沌粒子群优化算法,利用混沌粒子群优化的动态收缩搜索区域的搜索特性,通过对随机参数进行优化进行压气机轮盘低循环疲劳寿命稳健性优化设计,使得疲劳寿命对参数的敏感度降低,概率区间减小,计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.     

复合材料层合结构频率约束的可靠性优化设计(英文)

The reliability based optimization （RBO） issue of composite laminates trader fundamental frequency constraint is studied. Considering the tmcertainties of material properties, the frequency constraint reliability of the structure is evaluated by the combination of response surface method （RSM） and finite element method. An optimization algorithm is developed based on the mechanism of laminate frequency characteristics, to optimize the laminate in terms of the ply amount and orientation angles. Numerical examples of composite laminates and cylindrical shell illustrate the advantages of the present optimization algorithm on the efficiency and applicability respects. The optimal solutions of RBO are obviously different from the deterministic optimization results, and the necessity of considering material property uncertainties in the composite structural frequency constraint optimization is revealed.     

粒子群算法在求解航空项目资源均衡优化问题中的应用

为了解决航空项目多任务多层级嵌套带来的资源利用率低、需求量集中等问题,将粒子群算法应用于复杂航空项目的资源均衡优化。通过构建资源均衡优化问题的解空间,建立任务开工时间与算法中粒子属性的映射关系。以资源需求均方差为算法的评价函数,在考虑任务逻辑关系而形成的约束条件下,求解项目中非关键节点的实际开始时间,并给出详细资源均衡优化方案。以航空项目中典型机翼装配为算例对算法进行验证,证明所提出的优化方法能够有效削弱资源需求峰值,解决资源需求量集中的问题,达到了项目资源均衡的目的。