PSO神经网络在光电探测设备故障诊断中的应用CSCD

针对传统神经网络在光电探测故障诊断中存在故障检测率低、诊断时间长的问题,研究了粒子群优化算法(PSO)优化神经网络连接权值,并将其应用于某型光电探测设备的故障诊断中。实验结果表明,与BP和GA相比,PSO算法更易实现,具有更快的收敛速度、更高的故障检测率、更低的虚警率和更短的故障诊断时间,从而获得了更好的故障诊断效果。     

LZMA压缩算法FPGA硬件实现

LZMA(Lempel Ziv Markov-chain Algorithm)无损压缩算法在进行数据压缩时速度慢且占用大量的CPU(Central Processing Unit)资源,不能满足实时系统的要求.在改进算法的基础上,采用FPGA(Field Programmable Gate Array)设计了一个LZMA压缩算法硬件加速电路.该电路由LZ77压缩控制器、区间编码控制器和数据读出控制器组成,采用数据乒乓结构、高性能并行匹配结构和流水线处理结构等多种方法提高了LZMA压缩算法的速度,在支持标准LZMA压缩文件格式的同时,将压缩速度提升到近125 Mb/s,相比基于软件的LZMA算法加速10倍,每个时钟处理的相对数据加速近200倍.最后通过基于Virtex-6 FPGA的ML605开发平台验证了硬件加速电路的正确性和可行性.      

基于遗传算法的再入航天器配重布局优化

提出了一种在遗传算法框架内实现再入航天器配重布局优化的方法,获得的配重分布,可以尽可能小的配重重量代价使再入航天器满足复杂的质量特性要求。该方法将再入航天器可安装配重的区域离散为大量小面积配重区,使每个配重区对应固定质量的配重块,从而对配重布局设计变量进行离散编码,在此基础上建立起再入航天器配重布局优化问题的数学模型,并采用遗传算法求解该优化问题。对某再入航天器示例进行仿真验证,得到优化配重布局方案,以小的配重用量同时满足了质心位置、惯性矩和惯性积的复杂质量特性约束,配重布局显示出复杂空间分布的特点。文章的结果可为各类航天器的配重布局优化提供借鉴。     

NNW-FSI软件静气动弹性耦合加速策略设计与实现

在国家数值风洞（NNW）工程的资助下,依托NNW-FSI流固耦合模拟软件平台,从气动载荷作用下飞行器结构静变形大小与收敛过程无关的物理机制出发,基于变形增量叠加的方式,设计和实现了一种静气动弹性耦合加速策略,通过松弛因子对耦合迭代的收敛过程进行调整。结合超大展弦比无人机和CHN-T1模型两种不同外形,开展了不同松弛因子下的静气动弹性耦合数值模拟,对耦合加速策略的参数影响和加速效果进行了测试和评估。从计算误差控制角度对松弛因子加速耦合迭代收敛的作用机制进行了理论分析,弄清3种类型静气动弹性耦合模拟过程中松弛因子发挥的作用,并给出了松弛因子选取范围的建议。静气动弹性耦合模拟和理论分析结果表明,针对不同类型的静气动弹性耦合问题,选取合适的松弛因子,能够达到抑制振荡并加速收敛的效果。     

基于比例危险-比例优势模型的加速寿命试验设计

将基于信息的优化方法引入基于非参数模型的加速寿命试验优化设计中,针对恒定应力和步进应力两种应力加载方式,分别给出了基于比例危险-比例优势模型的试验优化设计方法.通过对数似然函数建立Fisher信息矩阵和方差-协方差矩阵,并采用基于信息的优化方法建立最优化问题.这种试验优化设计方法可以有效地提高模型参数评估精度,并且避免了传统的优化方法(即将一个与可靠性相关的函数的渐进方差在一个给定区间内的积分值作为优化目标)当目标函数中给定的积分区间变化时将得到不同优化结果的局限.最后给出了应用该方法进行加速寿命试验优化设计的仿真实例.     

基于Dirichlet先验分布的加速寿命试验的Bayes分析

竞争失效场合加速寿命试验统计分析问题正在成为研究的热点,但目前的方法主要采用极大似然估计（MLE）,在小样本情形下统计精度不高。针对这一问题,以Dirichlet分布综合产品的各类可靠性先验信息,并充分考虑了试验数据的非完整性,建立了基于Dirichlet先验分布的Bayes分析方法。最后通过Monte Carlo仿真和应用算例验证方法的有效性。结果表明,由于综合了有用的先验信息,从而扩大了统计信息量,因此在小样本情形下本文方法比极大似然估计方法具有更加优良的估计性质。     

复合材料板壳任意位置处载荷识别

提出了一种受载单元判别法,根据遗传算法生成的染色体所对应的载荷作用点的横、纵坐标和每个单元四条边间的几何关系,判断出集中载荷作用的单元,再根据力的等效分配原则,把载荷等效分配到所在单元的节点上,进而基于有限元分析和遗传算法自身优越的全局搜索能力实现作用于复合材料结构网格节点或单元内部任意位置处的载荷识别.与现有的神经网络识别法和有限元反分析法相比,该方法具有能够识别非网格节点处的载荷的优点,且仿真算例表明其识别精度更高.      

基于非线性PID控制的无人机飞控系统优化设计

针对固定翼无人机的飞行控制律设计问题,提出了一种基于非线性PID控制原理的控制器。该控制器的比例、积分、微分增益是控制误差的非线性函数。确定该组函数的参数主要根据最优控制理论选择性能指标,采用遗传算法寻优。在此基础上,实现对无人机飞行控制律的优化设计。仿真结果表明,使用该控制器设计的无人机飞行控制回路比用常规PID控制器表现出很大的优越性。     

空地导弹弹道增程方案设计

针对空地导弹直线对准弹道方案,采用优化初始航迹角的方法得到满足终端速度约束的弹道;最大射程飞行方案采用控制迎角的方法使航程最大,采用多项式样条插值的方法来估计迎角变化规律,用遗传算法优化采样点的参数,得到了满足终端速度约束的最大射程。通过算例对比可知,最大射程飞行方案的射程比直线对准飞行方案提高了三倍多。研究结果对空地导弹的标准弹道设计有一定的参考价值。