基于改进算法的工艺规划与车间调度的双目标优化模型

针对工艺规划与车间调度的集成问题,一般考虑以加工时间、加工成本和加工质量为优化性能指标,而对能量消耗等环境影响因素考虑不足。本文建立了工艺规划与车间调度的数学模型,以完工时间和能量消耗为优化目标,通过设置权重系数来调节优化目标倾向。采用改进的混合模拟退火与遗传算法对问题进行求解,利用遗传算法的全局搜索速度快和模拟退火的突跳性强的特点,结合回火机制,有效地得到了完工时间和能量优化结果。最后,通过实例仿真表明该方法具有可行性。     

基于遗传算法的多星座选星方法

提出了一种基于遗传算法的选星方法,该方法能够准确、快速地实现多个全球导航卫星系统(GNSS)下选星颗数大于4的选星。经过大量试验确定了遗传算法选星的选择、交叉、变异等关键参数,并通过在交叉和变异中穿插染色体优选过程克服了遗传算法的选星结果容易陷入局部最优的缺点。以不同GNSS星座个数和不同选星颗数下的选星仿真校验了所设定遗传参数的有效性和可靠性。仿真结果表明,利用遗传算法可以高效、准确地实现选星,该方法特别适用于多星座多选星颗数的情况。     

一种运载火箭上升段轨迹的高精度确定方法

针对运载火箭上升段轨迹建模问题,采用自由节点样条模型描述轨迹变化规律,将轨迹确定中的参数估计转化为对样条函数系数估计,从而大量减少待估参数个数,有效提高参数估计精度。在此基础上,提出利用遗传算法优选测量元素的方法。在基本遗传算法框架下,通过对测量元素进行染色体编码、构造基于加权排序的适应值函数以及设计改进的比例选择算子,对整个测量元素组合空间进行充分搜索寻优。利用典型上升段轨迹和布站对该方法进行数值仿真,结果表明,本文提出的新方法比现有方法的位置确定精度提高了92.0%~94.4%;在均采用自由节点样条模型进行融合轨迹确定时,新方法比典型测元融合解算的位置确定精度也提高了16.4%～88.6%。     

RBCC-RKT两级入轨飞行器飞行轨迹优化方法

针对火箭基组合循环（RBCC）发动机比冲和推进剂质量流量随飞行条件改变而不断变化的特点,提出了通过增广拉格朗日遗传算法优化飞行器飞行轨迹的方法,在飞行器气动参数和发动机比冲已知、最大飞行动压给定等条件下,进行了火箭基组合循环发动机-液体火箭（RKT）发动机推进的水平起飞两级入轨（TSTO）飞行器飞行轨迹优化计算。研究结果表明：在飞行俯仰角和发动机推进剂质量流量变化范围已知的情况下,利用该方法能够在较好满足给定约束条件的情况下,优化得到飞行俯仰角和发动机流量随时间的变化关系,为飞行轨迹初步设计提供参考。     

航空发动机燃油系统定压活门参数优化设计

定压活门在燃油系统中为多个伺服机构供油,针对其稳定性、稳态精度、鲁棒性等设计要求,以及多个设计参数相互竞争又相互矛盾的选择,提出了一种基于优化算法的参数设计方法。建立了定压活门数学模型,基于稳态模型进行了参数设计分析。结果表明：定压活门存在流量稳态工作区,在流量稳态工作区内,阀芯截面积增大,流量敏感度增大,但阀芯截面积过大会增大定压活门的体积。根据定压活门压力范围计算了稳态参数,以调节时间和超调量为目标,取3组不同定压腔容积,将弹簧腔容积、阻尼孔径、运动阻尼、阀芯质量作为参数,基于非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行了动态优化。Pareto解集表明调节时间和超调量相互矛盾。选取1组解经AMESim仿真验证,优化后的结构参数能够使调节时间缩短20%以上,超调量降低15%以上,定压活门动态性能得到改善。     

TC4钛合金侧铣加工表面形貌分析及工艺参数优化

TC4钛合金是 1种典型的不易加工材料,其切削加工表面质量很难控制。为实现面向侧铣加工表面形貌的切削工艺参数优选,开展了 TC4钛合金侧铣加工实验研究。首先,探究了加工表面微观缺陷特征及其形成机制;然后,采用粗糙度参数 Ra和 Sa对铣削表面形貌进行定量表征,并分析了切削速度、进给量和切削深度对表面粗糙度参数的影响;最后,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对铣削工艺参数进行了优化。研究发现,加工表面微观缺陷主要有进给刀痕等固有缺陷和黏附颗粒等随机缺陷。铣削表面粗糙度随主轴转速的增大先减小后增大;随径向切深的增大先增大后减小;随进给量先增大后减小。在主轴转速 n = 1 093 r/min、径向切深 ae = 0.2 mm、每转进给量 f = 0.06 mm/r的条件下可以获得较小的表面粗糙度。     

基于Coanda脉冲射流的D型体主动减阻控制研究

D型体是典型钝体之一,其尾缘分离流动及近尾流流动结构与其受到的气动阻力密切相关。本文结合Coanda脉冲射流及遗传算法,对D型体绕流进行主动减阻控制。实验在直流风洞中进行,基于来流速度和D型体高度H的雷诺数为1.8×104;Coanda脉冲射流布置于D型体背部上下两侧,控制参数包括射流的驱动压力、频率和占空比,以及背部上下侧射流相位差。遗传算法的目标函数为D型体时均背压,间接反映D型体所受气动阻力。研究结果表明：遗传算法能够帮助确定Coanda脉冲射流的最优控制参数组合（射流驱动压力为1.94 atm,无量纲射流频率为0.27,射流占空比为37%,上下侧射流相位差为136°）,使D型体时均背压提升达61%（对应的减阻率约为23%）,对应45%的控制效率;在最优控制参数下,D型体近尾流交替脱落的大尺度旋涡被破坏,脱落频率和相位差被改变。     

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

基于遗传算法的翼型气动优化设计

采用遗传算法进行跨声速翼型的反设计与阻力和升阻比的优化设计。翼型的反设计达到了设计要求,优化设计后的翼型其气动特性也有显著的改善,这表明了遗传算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,翼型由解析函数线形叠加法表示,目标函数和个体的适应值由二维欧拉方程的流场解来提供。     

遗传算法在低信噪比图象点目标检测中的应用

将遗传算法用于图象中低信噪比点目标的检测。在分析了点目标及背景特点的基础上,设计了编码方案及遗传操作算子,提出了合格个体保留法。仿真结果表明应用此算法,可实现信噪比为2dB的点目标的检测与跟踪。