长寿命航天器机构的加速寿命试验方法

介绍了加速寿命试验的概念、类型和基本特征;综述了长寿命航天器机构加速寿命试验方法的研究现状;分析了固体润滑和油润滑长寿命航天器机构准加速寿命试验方法的特点;针对目前长寿命航天器机构准加速寿命试验中存在的问题,提出了解决这些问题的思路。     

宽马赫数固冲二元进气道设计与研究

针对宽马赫数固体火箭冲压发动机用二元进气道设计开展研究,提出了一种从低 维到高维的逐步优化设计方法,即首先经过若干合理假设建立一维计算模型,利用遗传算法 得到一个以总压恢复系数最大为目标的一维优化结果;在二维和三维设计中,选取关键影响 因素进行详细分析以不断改善一维优化结果。最终给出一套完整、高效的亚燃冲压二元进气 道设计方法。设计过程验证了一维计算模型和关键影响因素选取的合理性,给出了进气道性 能随这些关键影响因素的变化规律。     

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

一种钟控序列发生器的加速机制

提出一种钟控伪随机序列发生器的加速机制,可以使序列发生器在一个时钟周期内得到前进n步的结果,在硬件实现时使得序列发生器的工作频率提高n倍。此加速机制可应用于钟控序列发生器和序列密码发生器的密钥预置。     

基于自适应模拟退火遗传算法的最优Lambert转移

主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移,由于多变量以及方程本身的复杂性,采用传统的优化方法效率低甚至无法求解.采用了自适应遗传算法(AGA),寻求多变量的最优解.同时结合模拟退火算法,得到了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA),该算法既具有全局搜索能力,又改善了一般遗传算法的局部寻优能力.通过仿真,比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果,表明两者寻求最优转移的有效性,以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力.      

基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法

将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.      

柔性杆子杆模型参数的遗传算法优化求解

研究了应用实数型的遗传算法解决柔性机器人子杆法建模中,子杆模型参数的优化求解问题.子杆模型参数形成高度非线性的方程组,它的求解是子杆法能否实现的关键.普通的牛顿迭代法及其变形,要求初始向量足够靠近解,一些所谓大范围收敛的算法又有方程组的Jacobian矩阵非奇异等要求,在此都难以应用.本文基于遗传算法的解法可求得模型参数的最优解,实例仿真显示了这一方法的可行性和高效率.      

新型进化神经网络模型

目前的进化神经网络模型大多采用遗传算法进行网络进化设计.而研究表明,这种进化神经网络存在遗传编码、遗传操作及网络结构限制等很多问题;而采用进化规划是一种很好的途径.鉴于此,为了克服传统进化规划算法的不足,结合作者提出的快速免疫进化规划提出了一种网络连接权值及其拓扑结构同时进化优化的新型进化神经网络模型.最后,通过典型的异或分类问题(XOR)比较了该模型同BP神经网络及传统进化神经网络的计算性能,发现它不但计算精度好,而且计算效率高.      

复合材料蜂窝夹层结构的优化设计

利用复合材料蒙皮结构的弯扭耦合效应可以改善翼面的气动弹性特性.为使这种结构的弯曲扭转耦合效应最大,采用遗传算法来优化设计这类结构,并以蜂窝结构为例进行分析.采用有限元计算软件分析目标函数,将铺层板、蜂窝夹芯的强度作为约束函数,并通过遗传算法优化与有限元计算有机的结合,开发了以有限元为基础的复杂问题的结构优化软件系统.