多模函数优化的改进花朵授粉算法

为了探讨花朵授粉算法（FPA）在解算多模函数优化问题中存在的不足,通过定义种群多样性及差异性指标,定性分析了FPA在多模复杂函数优化中的寻优缺点。基于模拟退火思想优化全局授粉过程,并利用Nelder-Mead单纯形搜索技术对花朵局部授粉进行重构,提出一种新的花朵授粉寻优架构。仿真结果表明,相对于基本的FPA、布谷鸟算法、萤火虫算法,改进花朵授粉算法能够有效避免陷入局部最优,具备优异的全局勘探和局部开采能力,对多模优化问题具有一定优势。      

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

等离子体激励式压气机

受吴仲华先生"叶轮机械三元流动理论"的启发,在前期压气机等离子体流动控制研究的基础上,进一步提出等离子体激励式压气机的概念,即将等离子体激励融入到S1,S2流面压气机气动设计之中,以释放常规压气机设计中失速裕度、负荷极限等因素的约束。本文旨在探讨等离子体流动控制在新一代高负荷压气机中应用的前景和研究趋势,通过原理论证与实例分析,首先阐述了等离子体激励式压气机的概念,然后梳理了压气机等离子体流动控制研究的若干进展,以论述等离子体激励式压气机设计的研究基础,最后给出了等离子体激励式压气机的典型技术路径和理论基础。     

改善横向波纹隔热屏综合冷却效率的发散冷却结构优化

为改善横向波纹隔热屏综合冷却效果,采用三维数值模拟和基于支持向量机的代理优化模型,在给定的单位面积冷却空气流量下对发散冷却结构参数进行了优化研究。设计变量选取为气膜孔直径、气膜孔排布的展向间距和流向间距,以面积平均综合冷却效率作为目标函数,通过遗传算法搜索获得了设计变量区间内的优化设计点。在隔热屏单位表面积冷却空气流量G_f = 2.647 kg/（m²?s）的工况下,优化后的d、P和S分别为0.8、4和5 mm。研究结果表明,优化的隔热屏冷却结构应具有较小的气膜孔直径d和展向间距P,以及适中的流向间距S。相对于参考结构,优化后的发散冷却结构能够改善沿流向的气膜覆盖,缩减发散冷却起始段局部高温段,起到增强隔热屏发散冷却综合冷却效率的作用。     

建设工程项目工期优化分析

分析了传统的工期优化方法存在的不足，考虑建设项目提前投产的经济效益、缩短工期减少承包商固定资产占用带来的效益、缩短工期减少投资项目的固定资产及流动资金的上用时给业主带来的资金时间价值等因素，建立了工期优化的理论模型，与传统的工期——成本优化方法进行了比较分析，并给出了实用的优化方法。     

航空机轮重量指标研究

分析了航空机轮重量指标分配和估算方法,讨论了影响航空机轮重量的主要因素,提出最优重量概念,以及采用计算机辅助建模拓扑优化等优化减重技术途径,建立和实现基于强度和刚度设计准则和可靠性、寿命要求的航空机轮重量指标.同时提出建立沟通和协调机制,将轮胎和机轮纳入一个整体研制的管理思路.对于轮胎、机轮和刹车装置各部分重量提出合理...     

蚁群优化算法在加工工艺知识发现中的应用

针对加工工艺数据复杂、庞大、多变的特点,为解决加工工艺知识的匹配与推理的关键性技术,将模拟生态系统的模糊聚类算法应用于加工工艺知识库。提出了基于蚁群算法的工艺知识发现的概率查询方法,并建立加工工艺知识库的数学模型。通过输入关键词运行蚁群算法,描绘出索引地图,提取分析所需要的加工工艺序列。最后以铣加工工艺为例进行实例验证,结果表明,基于蚁群算法的工艺知识发现高效全面地优化了工艺序列。     

系留无人机平台搭载的蜂窝通信基站吞吐量优化

考虑多架系留无人机（UAV）空中基站为多小区提供空地双向通信服务时,针对地面用户数目分布不均匀和多机协同服务同频干扰严重的问题,提出了一种联合优化空中基站高度和链路传输方向的吞吐量优化算法。该方法通过使用最大同频链路准则和就近服务准则确定了同频链路配对和无人机/用户配对,通过优化空中基站高度和链路传输方向提升了系统平均吞吐量,并减少了用户间的同频干扰。多种场景下验证结果均显示,所提方法显著优于其他非联合优化的对比方法,当拥塞小区用户数目是非拥塞小区用户数目的1~36倍时,相比于不联合优化链路传输方向和空中基站高度的对比方法,所提方法可提升系统平均吞吐量8倍左右。      

Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测

为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.