蚁群算法在宽弦风扇叶片优化排序中的应用

从风扇转子的力学模型出发,推导了同时考虑三个维度质量矩的风扇转子静不平衡量和偶不平衡量的计算公式,并使用某型发动机风扇叶片装配和试车验证,结果表明考虑三个维度质量矩的不平衡量计算方法能显著减少配重块的使用,并减少配平次数.提出了基于邻域搜索改进的蚁群算法的风扇叶片排序优化方法,对某套风扇叶片进行优化排序.本优化算法的最...     

蚁群算法的军事物流配送路径优化

在对一般VRP问题分析的基础上,建立了军事物流配送路径优化问题的数学模型,运用蚁群算法进行了仿真实验,实验结果表明,蚁群算法可以快速有效地解决军事物流配送的路径优化问题。     

基于改进蚁群算法的结构形状优化

 对TACO算法进行了改进,引入最大最小蚁群算法,并提出正实数编码方法和添加常数项的信息素更新技术,以增大算法搜索范围,简化搜索过程,降低挥发系数、信息素上下限等参数和优化函数值对算法的影响程度,改善算法的性能,提高算法的普遍适应性,并通过3个函数的优化求解,证明了其有效性。对于目标函数为隐式的复杂结构优化问题,提出将改进的蚁群算法与有限元方法相结合的方法,发展用于航空发动机涡轮盘的结构形状优化分析,结果表明所提出的方法是成功的。     

用自适应蚁群算法求解集中网站的WEB搜索优化策略

如何提高web信息搜索的效率,改善搜索的性能,是信息检索领域一个重要的研究课题。首先利用自适应蚁群算法求得针对特定类别的最小集中网站集,再通过网页聚类,找到能获得最完全而准确信息的网页序列,从而提高web搜索的速度和准确率。     

基于云蚁群算法的高效节能氩弧焊工艺参数优化研究

为在氩弧焊加工过程中提升效率的同时降低能耗,研究了一种氩弧焊高效节能工艺参数的多目标优化模型及算法。首先确定了以焊接速度及焊接电流为优化变量,在综合考虑焊接设备、工件特性、操作方法及焊接质量等约束的前提下,建立了以最小电能消耗以及最短加工时长为优化目标的多目标工艺参数优化模型;提出一种基于云模型的蚁群算法(CBACO)以对所构建的优化模型进行求解,其中包含一种适当的编码方式、一种局部与全局相结合的探索策略、一种基于云模型的变异因子、传统的单点交叉因子、单形交叉因子以及适当的选择策略;通过一个针对某航空器油箱的焊接实例,对所提出的优化模型及算法的实用性进行了验证,结果表明优化参数可在保证加工质量的前提下有效地节省时间60.41%~69.05%,节省电能34.88%~46.30%。     

蚁群算法的改进设计及在航迹规划中的应用

将蚁群算法与人工势场算法相结合,提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中,首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配,避免了在迭代初始阶段,信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上,从而陷入局部最优的问题。其次,通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数,避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素,从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解,并通过仿真验证了有效性。     

用一种改进的蚁群聚类算法进行网络入侵检测

针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出蚁群聚类改进算法。对已有蚁群聚类算法的结果簇做调整,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup1999入侵检测数据集所作的实验结果表明,聚类效果改进明显,入侵检测率有所提高。     

基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法

以医疗器械应急物流配送为研究对象,以配送时间最短为研究目标,建立了医疗器械应急物流配送路径优化的数学模型,并将混沌蚁群算法用于模型求解,给出了求解步骤。经计算机仿真表明,与基本蚁群算法相比,混沌蚁群算法优化质量明显改善,有效缩短了应急配送时间,提高了医疗器械应急物流的配送效率。     

基于蚁群算法的机头结构二级布局优化方法

针对民机机头结构布局设计的拓扑变量与尺寸优化变量共存的混合变量设计问题,改进一般的蚁群算法,提出多城市层的蚁群算法转移概率准则,建立基于蚁群算法拓扑优化及准则法尺寸优化设计的二级结构布局优化法,第一级针对离散设计变量,采用蚁群算法确定结构的拓扑布局;第二级针对连续设计变量,基于准则法完成结构在前一级布局下的尺寸优化设计。优化设计结果表明：在满足强度和刚度约束下,相较于初始结构,杆件结构总重量减轻32%,且较常规尺寸优化效果更好。     

数字化城市交通向导仿真的蚁群优化算法

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,充分考虑交通向导最佳路径的具体要求,对算法的选择机制、更新机制以及协调机制作进一步改进,引入自适应的转移策略,并融入节约法,以克服基本蚁群算法计算时间长、易出现停滞等缺陷。以湖北荆门地区车辆选择路径为研究对象,采用蚁群优化算法建立了车辆最佳路径的模型,并对其进行了仿真分析。仿真实验结果表明,优化算法比基本蚁群算法的路径更优,寻路时间更短。     

三角形涡发生器综合换热性能全局优化和知识挖掘

为了强化布置三角形涡发生器的U型通道综合换热性能,耦合基于子元模型的全局优化算法、三角形涡发生器参数化方法、三维RANS方程求解技术与基于总变差分析的知识挖掘技术,建立了高效的三角形涡发生器综合换热性能优化与知识挖掘方法。在验证本文数值方法正确性的基础上,以综合换热性能最优为目标函数,对布置于U型通道内的三角形涡发生器进行设计优化与知识挖掘。优化后,最优设计的三角形涡发生器诱导产生的下洗涡对的强度和间距增加,使得U型通道的综合换热性能相对提高了14.5%。同时对设计空间进行知识挖掘,筛选对综合换热性能影响显著的设计变量,分析显著变量对目标函数的影响机制。结果表明:三角形涡发生器的高度对通道换热能力和阻力损失的影响最为显著,而三角形涡发生器的宽度对通道综合换热性能的影响最为显著。     

实时数据处理结果动态选优方法研究

针对传统的实时数据处理结果按方案优先级选优输出方法存在的缺陷,提出一种结合实时数据处理结果的精度进行实时动态选优的方法。该方法在每个数据处理周期将所有的数据结果与数据融合处理结果相比较,按照误差值大小对处理结果进行排序,若当前选择输出结果的误差值大于其他结果的误差值,可采用人机交互方式进行动态切换,选择其他精度高的结果输出。实际应用证明,该方法能有效避免当测量方案优先级高的数据处理结果精度差时其结果被选优输出的问题,提高了实时数据处理结果的精度。     

飞机结构疲劳试验载荷处理的工程优化

载荷谱的处理是一项约束条件多、难度大的优化过程。将整个优化过程分解为载荷分区、确定各分区典型分布、计算整体平衡及误差评估等四个主要部分，采用带约束最小二乘法，较好地解决了设计谱转化为试验实施谱这一飞机结构疲劳试验中的关键问题。     

基于PD处理技术的雷达弱信号检测方法

针对脉冲跟踪测量雷达普遍存在的远距离弱信号检测能力不足的问题,基于PD（PulseDoppler,脉冲多普勒）雷达的杂波抑制与信号处理技术,提出脉冲雷达中的弱信号检测方法;详细分析了在脉冲跟踪测量雷达中应用PD处理技术的可行性,得出在一定约束条件下,可将PD处理技术运用于脉冲跟踪测量雷达,并提出了具体实现方法;最后,通过数据仿真和脉冲雷达实际测量数据进行验证,结果表明该方法能有效提高信噪比。     

基于粒子群优化算法的不完全数据的处理

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题,但它在实际决策中是不可避免的。在介绍几种处理方法的基础上,提出了基于粒子群优化算法的处理方法。对适应函数进行了讨论,实例表明该方法比较有效。     

面向机务维护模拟机知识表达方法的研究

通过分析模拟机知识的特点和训练等级要求,根据模拟机系统功能原理操作和排故过程,提出面向对象的框架规则知识表达法。介绍该表达法的设计思路,建立框架结构、规则树和堆栈转换模式。最后进行实例分析,结果表明该方法具有可行性,为模拟机开发人员提供有效的仿真依据。     

特种加工技术

随着航空工业的发展以及各种新结构、新材料的应用,传统的切削加工方法难于或不能满足要求,特种加工技术在需求牵引下越来越广泛地应用于航空航天等领域,同时也推动着航空航天工业的快速发展。     

基于网格的多学科飞机优化技术

基于网格技术的多学科优化系统可以解决飞机设计中大量的跨学科优化问题,有效地解决了领域差异很大、目标函数相关性不明显、同一飞机的完全不同计算模型的优化问题.此外,网格平台为遗传算法的大规模并行计算提供了良好的软、硬件及数据共享环境,使多个应用程序可以以服务形式在网格平台上进行跨洲际并行运算,在实现软件资源充分利用的同时解决了知识产权问题.     

高能束流加工技术

随着航空工业的快速发展和各种新结构、新材料的应用,高能束流加工技术越来越广泛地应用于航空航天等领域,在需求牵引的同时,也推动着航空航天工业的发展,如何理清技术方向、突破工艺难点、扩大应用领域,成为业界人士关注的主要问题。     

调整知识结构 优化教学内容

在市场经济形势下，教育既具有商品属性但又不能商品化，学校的教育必须遵循教育规律，必须紧紧围绕提高教学质量这一主题为调整知识结构，优化教学内容。