亚轨道飞行器的固液火箭发动机的高维多目标设计优化

为完成应用在亚轨道飞行器上的固液火箭发动机系统设计优化,且考虑到系统设计优化问题的复杂性以及采用单目标优化难以获得全局最优解,建立了固液火箭发动机系统设计的4目标设计优化模型,采用非支配排序遗传算法获得超空间Pareto 解集。利用基于变偏好区间的超径向可视化技术对超空间Pareto解集进行直观地分析,提高最优解选择的效率。最终获得了全局最优的固液火箭发动机系统设计方案,验证了建立的优化模型的准确性和相比于单目标优化的优势,论证了固液火箭发动机应用在亚轨道飞行器上切实可行以及变偏好区间超径向可视化技术处理超空间Pareto解集的高效性。     

解JobShop问题的一种组合模拟算法

针对成批车间的作业排序(Job Shop Scheduling )问题设计了一种模拟退火与Tabu Search相组合的算法.首先用模拟退火算法求得一个初始解,再利用Tabu Search进行进一步的寻优.通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.     

基于模糊TOPSIS的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(FMEA)中评价故障模式的影响因素和计算风险优先数存在的缺陷,提出了一种基于模糊逼近理想解排序法(TOPSIS)的FMEA方法。该方法采用模糊置信结构对影响因素的评价进行表示,并通过去模糊化和加权平均建立明确置信矩阵。考虑各影响因素的权重对分析结果的重要性,将主、客观赋权法相结合来分配各影响因素的权重,进而建立加权规范化矩阵,根据相对贴近度的大小确定各故障模式的风险水平。最后,举例验证了该方法的可行性和有效性。      

基于作战能力的飞机生存力模型及其综合权衡

针对现有模型在计算飞机主动自主防御下的生存力时存在不足,提出了一种新的飞机生存力计算模型.从攻防结合的角度分析了飞机-威胁-生存力-作战能力之间的相互联系,建立了包含作战能力的生存力计算模型,用算例验证了该模型的正确性和合理性.引入权重表示具体作战任务中对生存力和作战能力的不同需求,以武器投射距离为控制变量,采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS,Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)对生存力-作战能力进行了多属性决策.结果表明:在一定的生存力和作战能力需求下,存在最佳的武器投射距离,该距离随生存力需求的不同而变化.此方法可用来指导实际作战计划的制定.      

多元分析在大学研究生院规模研究中的应用

运用因子分析和聚类分析等多元统计分析方法,对中国设立研究生院的18所理工科大学研究生院1994年的部分数据进行分析、处理,将表征规模的各统计变量综合为博士规模因子和硕士规模因子两个综合变量,并根据每一样本点的因子得分对18所理工科大学研究生院办学规模进行排序和分类,为评估理工科大学研究生院办学规模提供参考依据.     

有限元网格结点编号

在有限元分析中,求解高阶线性代数方程组时整体刚度矩阵所需存储与由网格结点编号决定的顺序有关.在基于等带宽存储的求解法与基于变带宽存储的求解法的基础上推导出它们的关系.据此,提出了有限元网格结点编号的前沿法与矩形法,并给出了这两种编号法的内存消耗与结点数量的关系.理论分析和实例表明这两种编号法能有效地减少计算机内存消耗.     

基于NSGA-II算法的航天产品装配公差多目标优化

针对航天产品装配公差优化设计问题,提出一种引入装配成本的多目标优化方案。在考虑航天产品装配过程中成功率低、成本高问题的基础上,建立基于产品成本及质量损失的装配公差的多目标优化数学模型,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),以装配功能要求和加工能力为约束条件,对装配公差进行优化求解,得到Pareto最优解集。以某空间站某型号组件为例,验证了该优化方法的有效性。通过建立归一化权重目标函数,获得优化的各组成环装配公差,利用该公差进行组件加工装配,提高了装配成功率,降低了产品加工成本及质量损失。     

基于差分进化算法的飞机油量传感器布局优化方法

针对飞机油量测量传感器布局问题,综合考虑底部不可测量油量、顶部不可测量油量、姿态误差3个指标,设计并实现了一种基于差分进化算法的飞机油量传感器多目标布局优化方法。通过建立初始传感器安装线集合将连续优化空间转换为离散优化空间,解决了安装约束问题。通过分析优化目标建立了考虑倾斜传感器的布局指标评估方法。将离散型变异算子引入标准差分进化算法,并使用NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序、拥挤度计算策略解决传感器布局中的多目标优化问题。通过OpenMP并行计算技术优化求解速度。最后,进行了优化试验,结果表明：该方法实现了飞机油量测量传感器布局的多目标优化,且在求解质量和优化速度方面明显优于对比方法。     

蚂蚁算法在订单排序中的应用

在分析印刷业工艺瓶颈工序的基础上，将印刷业订单排序问题简化为单机排序问题，并建立了该排序的数学模型。同时以最小化订单的提前／拖期为目标，将蚂蚁算法合理的应用于该模型中。该算法已经应用于实际的印刷业生产排序中，并且取得了较为良好的效果。