基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

基于双变量预测控制的表贴式永磁同步电机直接转矩控制系统

基于电压矢量幅值和相角为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)定子磁链幅值和转矩表达式,给出了9个不同幅值和相角的备选电压矢量,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量下一时刻的定子磁链幅值和转矩值,建立了基于磁链和转矩误差的目标函数,并选择使目标函数最小的电压矢量为作为下一时刻施加的最优电压矢量。仿真结果表明:在双变量预测控制下,SPMSM直接转矩控制系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形正弦。进一步对比分析表明:与开关表和固定电压矢量选择策略相比,双变量预测控制能显著减小转矩和磁链脉动。与开关表相比,转矩脉动均方根误差降低了62.92%,磁链脉动均方根误差降低了45.05%,评价函数均值降低了60.30%;与固定电压矢量选择策略相比,转矩脉动均方根误差降低了22.40%,磁链脉动均方根误差降低了3.85%,评价函数均值降低了15.93%。     

改进人工蜂群算法及其轴流压气机优化应用

为了探索更优的全局优化算法并将其应用于轴流压气机气动优化上,将标准人工蜂群（ABC）算法中采蜜蜂和观察蜂探索新蜜源的方式进行改进,从而更好地利用总体蜜源的探索信息,得到改进人工蜂群（IABC）算法。经基准函数测试表明,改进算法既能提升全局寻优能力,又能加快收敛速度。采用IABC算法和经过校核的CFD数值方法搭建优化平台,对单级跨声速轴流压气机Stage35进行优化。优化变量为动叶和静叶径向6个截面的弯、掠、前缘重弯值和尾缘重弯值,以流量和压比相对变化保持在0.5%以内为约束条件,以提高绝热效率为优化目标。结果表明：在设计转速下,优化后设计点绝热效率提升0.83%,全工况范围内平均绝热效率提升2.0%,同时喘振裕度提升1.0%,验证了IABC算法在轴流压气机优化中的有效性。     

基于地面安全约束的无人机航路规划研究

随着无人机数量和飞行时间的快速增长,由无人机飞行风险引起的安全事故也逐渐增多.安全航路规划是在战略层面降低无人机运行风险的有效手段.考虑无人机航路的安全代价,基于地面风险评估提出了一种无人机安全航路规划模型.将航路下方区域栅格化处理,以每飞行小时地面人员伤亡率为量化指标,定义各栅格安全系数,并根据栅格安全系数构造航路安...     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

企业逆向物流外包的合作伙伴选择研究

在分析了企业逆向物流外包及其优势的基础上,从企业选择逆向物流外包合作伙伴的步骤入手,构建了一套逆向物流服务供应商的评价指标体系,并运用模糊综合评价方法对备选的逆向物流外包的合作伙伴进行评价和选择.     

吸气式高超声速飞行器三维后体尾喷管优化设计

三维后体尾喷管是吸气式高超声速飞行器产生推力、升力的关键部件,需要精细设计,最大限度地提升三维膨胀过程中的气动特性。本文在二维后体尾喷管优化设计的基础上,发展了一种三维后体尾喷管的优化设计方法。通过参数化建模、三维喷管计算网格自动生成、空间推进CFD解算器及NSGA-II多目标优化软件等技术手段,对后体尾喷管三维构型进行了多目标优化设计。优化后的三维后体尾喷管与原始喷管相比,推力和升力都得到了较大提升。