基于遗传算法的最优Lambert双脉冲转移

研究了初始位置和转移时间不固定的Lambert双脉冲轨道转移的数值解,用三 维图和截面图直观显示了初始位置、转移时间和速度增量的关系,并说明了其在实际工程任 务中的应用价值.基于数值解,提出了Lambert双脉冲轨道转移的优化问题.目标是找到最 优初始位置和转移时间,使燃料和时间的加权和最小.给出了遗传算法求解该优化问题的设 计步骤.该算法应用于2个算例:①平面圆轨道的燃料最优转移,并将遗传算法和Hohmann 转移的结果进行了比较;②椭圆轨道、初始位置有约束的燃料和时间最优转移.结果说明 了遗传算法寻找最优转移解是准确有效的.      

基于云模型的全局最优化算法

基于云模型在定性概念与其定量数值表示之间转换过程中的优良特性,结合遗传算法的基本思想,提出一种自适应高精度快速随机搜索算法,并将之运用到函数寻优中.在定性知识的指导下该算法能够自适应控制搜索空间的范围,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.算法易于实现,不存在遗传算法中的编码问题.试验结果表明该算法具有精度高、收敛速度快等优点.在众多优化问题上有广泛的应用前景.      

Pareto最优解的充分及必要条件

对多目标优化问题不需目标函数的凸性和二次可微性的假设，在约束区域具有严格点凸性的条件下，证明了Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件是严格局部Ｐａｒｅｔｏ最优解的必要的充分条件，并以若干例子说明其适用性。     

变温热源内可逆布雷顿循环功率密度优化

计人工质与高、低温侧换热器的热阻损失，用有限时间热力学方法，导出了变温热源条件下内可逆布雷顿循环功率密度与压比间的解析式，借助于数值计算，研究了高、低温侧换热器的热导率分配和工质与热源间的热容率匹配对功率最大密度的影响。     

翼型的气动最优化设计方法和反设计方法

本文将数值优化方法同计算流体动力学(CFD)相结合,形成两种跨声速翼型的气动设计方法,即:最优化方法和反设计方法.采用求解Euler方程的有限体积法计算流场,通过结合优化算法,从正反两个方向对跨声速翼型进行气动优化设计.实例证明它们是翼型气动设计的有效方法,有较高的工程应用价值.     

飞机总体参数与作战效能的关系研究

用计算机辅助飞机设计程序研究了飞机总体参数与作战效能的关系,并在选定的约束条件下对作战效能进行了优化设计和参数敏感性分析。研究表明,如起飞重量一定,则靠飞机性能的改善仅能使作战效能提高２０％～３０％,而装备先进雷达和中程导弹可使作战效能提高１５０％以上。     

复合材料在航天结构中的应用研究

复合材料在航天结构中已得到了广泛的应用。本文从结构设计观点出发，对复合材料的应用研究提出几点看法。     

布雷顿和卡诺热机循环性能比较(Ⅱ)定常态流变温热源循环

研究定常态变温热源热机循环性能，导出内可逆卡诺热机和布雷顿热机的最佳功率、效率关系和最大功率及相应的效率界限，并对这两种热机循环的最优性能进行了比较。理论分析表明，在相同的边界条件和热效率下，布雷顿循环的功率可以高于卡诺循环的功率，极限情况下前者是后者的两倍。对于变温热源条件，布雷顿循环主要受益于其工质与热源间有较佳的匹配。所得结果对热机工作参数和工质的最优选择有一定指导意义。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

平衡交通运输网络设计的最优化数学模型

分析了影响交通运输网络发展的因素,总结了课题研究的程序。综合运用了“系统最优原理”和“用户最优原理”,给出了多目标、多运输方式与运送对象的平衡交通网络设计的一般表达式。系统最优与用户最优方法同时又能用于研究国家和省级铁路、公路系统的交通运输问题。文中对这个非凸规划问题给出局部最优解的算法。