民机空调系统部件不完全维修决策优化

针对民机系统部件维修通常存在的"维修过剩"与"维修不足"问题,提出一种综合考虑维修经济性与可靠性的不完全维修优化模型。引入改善因子表达不完全维修对部件有效寿命的影响,采用最小维修、预防性维修和修复性更换相结合的维修策略,构建以单位时间总维修成本最低为目标、可靠寿命为约束的数学模型,利用遗传算法进行求解,获得优化的维修时间间隔。以民用飞机空调系统部件的维修为例验证了优化模型的可行性,可为航空公司制定合理高效的维修计划提供支撑。     

基于遗传算法的含集中质量和弹性支撑复合材料层合板固有频率优化设计

运用遗传算法对含集中质量和弹性支撑的复合材料层合板进行了以自振频率最大化为目标的优化设计,采用了灵活的整数编码方式和改进后的收敛准则,同时考虑了集中质量和弹性支撑的位置优化问题以及铺层顺序优化问题.通过大量试验计算,对遗传算法中的运行参数进行了合理设置,达到了计算结果为全局最优解的概率高于0.95,并且计算量最少的目标.     

基于多级代理模型的优化算法

在仿真优化中高精度的仿真模型大多难以实现,本文提出一种由全局和局部代理模型共同作用的多级代理模型,并与仿真优化相结合提出基于多级代理模型的仿真优化算法.运用Kriging近似理论和RBF神经网络分别构建全局代理模型和局部代理模型,并在仿真优化的过程中在线更新代理模型.通过算例对算法进行验证,结果表明多级代理模型具有良好的逼近能力,基于多级代理模型的仿真优化方法具有良好的鲁棒性和寻优性能.     

振动环境试验中的结构模态参数识别

振动环境试验中的测点加速度响应与台面加速度响应数据之比,可以被看作结构频响函数的加权和。因此,可以将加速度传递率作为被测结构的一个“广义频率响应函数”来提取结构的模态参数,如固有频率、阻尼比。求解广义频响函数时,根据加权最小二乘法构造目标函数,并通过遗传算法迭代,得到结构的固有频率、阻尼比。应用此方法对某卫星的振动试验数据进行模态分析,得到的结果与模态试验结果一致。     

灾变机制下的元胞遗传算法

文章提出了一种改进的加入灾难的元胞遗传算法.该算法是细粒式并行遗传算法和粗粒式并行遗传算法的混合形式.在遗传算法和元胞自动机的原理基础上,通过加入灾难的方式,用于求解复杂甬数优化问题,获得了较好的效果.     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。     

双变异率自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出一种双变异自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，增加种群的多样性，提高算法的全局收敛能力。实例证明：改进算法具有很好的寻优能力和效率。     

飞机穿越微下击暴流风切变的智能控制

在应用模糊逻辑建模与辨识方法建立微下击暴流风切变模型的基础上，根据恒定俯仰姿态改出微下击暴流的飞行引导策略，提出了一种改出微下击暴流风切变的模糊反馈控制系统，并将遗传算法应用于该模糊逻辑控制器的设计。结果表明，本文提出的建模方法能够更真实地反映出飞机穿越微下击暴流风场的动态特性；采用模糊逻辑控制器，可使得飞机在穿越微下击暴流风场时具有较好的改出性能；另外，遗传算法的应用对已设计的模糊逻辑控制器进行了优化，进一步改善了飞机穿越微下击暴流的性能。