基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。     

高高空长航时无人机翼型优化设计研究

针对高高空长航时无人机的特点和使用要求,开展了高高空长航时无人机翼型的优化设计研究.为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率,将分布式计算与遗传算法相结合,形成了基于遗传算法和分布式计算的气动优化设计方法,并将该方法与基于反设计概念的工程方法相结合进行了高高空长航时无人机翼型的气动优化设计.设计实践表明,该方法是可行的,设计出的翼型是能够满足工程需要的.     

基于自组织神经网络的软件功能测试数据自动生成

针对面向软件功能的测试数据自动生成问题,提出了一种动态自组织特征映射方法,用于生成揭示软件功能故障的测试数据(简称故障数据)。该方法主要有两部分组成,①采用具有全局多峰搜索特性的小生境遗传算法,在输入空间内搜索功能测试数据,生成少量的初始故障数据;②由初始故障数据,采用具有联想和分类能力的可变结构自组织特征映射,不断迭代生成大量相近而不同的故障数据,以便给开发者提供引发这些软件故障的信息,从而确定软件故障行为的模式或假设。用某型空空导弹发射控制软件进行了实验,运行结果表明了方法的有效性,故障数据生成效率高于遗传算法和随机法。     

基于精英保留遗传算法的连续结构多约束拓扑优化

采用遗传算法对应力、位移及结构约束下的连续体结构进行拓扑优化。通过在遗传算法中引入精英保留的进化策略,保证算法的收敛性,改善优化结果。优化过程中,利用精英保留遗传算法进行结构优化,通过基于ANSYS软件的有限元技术进行结构的建模和分析。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。该方法可用于复杂工程结构的初始设计,并能够提供多种初始设计方案。      

基于并行遗传算法压气机叶片自动优化设计

结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法.将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计和对已有叶型的改进.在构造目标函数时,根据工作攻角范围,构造了考虑非设计点性能的目标函数.分别对进口马赫数为0.5和0.9左右的叶栅采用三台计算机进行并行气动优化设计,优化叶型设计点和非设点性能都明显好于原始叶型.     

基于模拟退火遗传算法的航空钛板拉延模缺陷诊断

分析了航空钛板拉延模的缺陷及原因;基于模拟退火遗传算法技术,将航空钛板拉延模试冲时的缺陷分析问题表达为一类组合优化问题;并采用模拟退火的适应度拉伸方法,探讨了有效地提高航空钛板拉延模试冲时的缺陷诊断准确率的优化方法.     

基于遗传算法的某型涡扇发动机数字PID控制器设计

在基于DSP平台的某型航空涡扇发动机综合电子调节器的数字化研究中,提出了一种改进遗传算法,并将其应用于数字PID控制器的参数整定过程中.仿真结果表明,该改进遗传算法相比于基本遗传算法及常规PID参数整定方法,控制器动态性能更为优越,可调整性更强.     

基于Nash-Pareto策略的两种改进算法及其应用

针对多目标、多设计变量的优化问题,提出了两种优化的新算法:一种是将多目标问题转化为单目标时,对目标权重的确定提出了新的途径;另一种是直接对多目标问题进行优化,并对Pareto遗传优化技术作了改进,以得到均匀分布的Pareto最优解集.两种新算法都是建立在Nash的系统分解与Pareto遗传算法的基础上,因此称这类算法为Nash-Pareto策略.借助于这类算法,文中以跨声速压气机双圆弧类叶型的气动优化为例,给出了气动优化的全过程.数值优化的实验表明所给出的改进算法是可行的、有效的.     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

基于组件开发的并行过程模型研究

基于组件开发(CBD)是当前软件开发技术的趋势,但目前还缺乏合适的过程模型,从而制约了其优点的发挥.本文定义了一个并行过程模型来描述CBD过程内在的并行性.该模型具有两个并行维:组件维将CBD过程分解为系统开发、已有组件基础上的开发和新组件的开发;过程维将CBD过程分解为需求、设计、实现、测试和维护等子过程.凭借对并行性的分解,可以更清晰地描述CBD的并行过程并能更容易地管理该过程的复杂性.这种CBD二维并行过程模型可以作为诸如统一过程模型等其它模型的内核,因此给出了一个可能的三维并行模型作为范例,该模型还有一个迭代维.最后,通过一个集成平台软件开发的例子,详细阐述了这种并行模型的应用.