基于群体进化策略的电磁态势预测

针对战场电磁态势预测问题,基于群体智能优化算法的可靠性与全局性等特点,提出了一种利用融合Cholesky因子更新的CMAES算法优化的RBF神经网络方法,利用在CMAES算法中添加Cholesky的秩-μ更新来提高算法的速度和准确度,提高网络学习的效率与预测精度。仿真实验验证了该方法可以有效提高电磁态势的运算速度与精度。     

用于快速仿真优化的改进差分进化算法及其应用

提出一种改进的差分进化算法,采用一种“位变”方法计算收缩因子,该方法首先根 据适应值对种群排序,然后根据各个体的排列位置确定收缩因子;采用正态分布函数对算法 参数进行随机扰动来维持种群的多样性;该算法还提出一种新的变异算子,并将其与基本的 差分变异算子结合使用以提高算法的寻优精度。经过对多个Benchmark函数的测试、分析和 比较,结果表明该算法具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。最后将该算法用于火箭发动 机涡轮气动优化,以较小的计算成本将涡轮气动效率提高了2.5％。应用结果表明该算法 适用于快速仿真优化问题,能有效地节约计算成本。
     

进化算法在系统可靠性多目标优化中的应用

为解决复杂系统可靠性设计的多目标优化问题，采用NSGA-Ⅱ进化算法，在一次性获得大量均匀分布的非劣解后，根据定义的满意度函数对每个非劣解进行模糊评价。运用群体排序、小生境、比较操作和精英保留等关键技术，将整个非劣解集分为若干个具有不同性能特征的类，决策者可根据各自的偏好从中选择最终的满意解。分析结果表明，进化算法具有较高的优化效率。     

扎实推进质量文化建设 全面提高企业整体竞争力

企业质量文化是企业在长期的生产经营中形成的涉及质量的意识规范、价值取向、思维方式、道德观念、行为准则以及风俗习惯和传统惯例的总和，它关系到企业的生存和发展。小平同志说过：质量问题反映了一个民族的素质。的确，质量对社会而言，综合体现了经济、技术和科学文化水平。对于一个企业而言，则反映了管理、技术和企业文化的整体水平。当今社会，已进入到一个全面竞争的时代，作为企业竞争的利器之一——“质量竞争”已经成为企业同竞争者赢得市场的重要武器。质量竞争的背后就是企业质量文化的竞争。西安航天化学动力厂作为承担国家重点型号研制的企业，产品的高质量、高可靠性和尽善尽美的要求，不但使质量成为企业的生命，而且还负有崇高的政治使命。军品有限市场和民品市场的竞争都迫使我们必须用全新的理念扎实推进企业质量文化建设，以全面提高企业的整体竞争力。     

基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.      

航空发动机气路部件故障融合诊断方法研究

针对发动机气路部件故障,提出了一种基于模型和基于数据驱动的融合诊断方法。采用极端学习机(ELM)实现基于数据驱动的故障诊断。针对ELM随机选择输入层权值和隐含层偏置带来的缺点,采用改进微分进化(IDE)算法以训练样本的均方根误差(RMSE)和输出层权值的范数为评价标准对其进行优化,减少了ELM的隐含层节点数,提高了网络的泛化能力。同时,由于传感器数目的不足,采用基于奇异值分解(SVD)的Kalman(SVD-Kalman)滤波器实现基于模型的部件故障诊断。为了提高航空发动机部件故障诊断的精度,利用改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机(IRR-LSSVR)算法对两种算法的估计结果在特征层进行定量融合。仿真结果表明,在发动机稳态状态下,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用特征层融合有效地提高了部件故障诊断的精度和准确率。     

基于微分进化算法的航空发动机模型修正

为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正.对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力.提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度.在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配.仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762％,满足建模误差需求.     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

分级型进化算法及其在翼型跨声速气动优化中的应用

提出了变精度模型的分级型进化算法并对初始翼型为NACA0012的二维翼型进行了跨声速流动下的形状增升优化。借鉴自然进化中不同进化阶段个体适应度评估环境不同的机理，构造了分级精度模型以加速优化过程。对翼型进行了给定气动条件下的形状增升优化，给出了优化结果，并与传统基因算法及单精度模型算法结果进行了对比。     

基于多子人口群协作进化的拦截轨道优化

针对基本遗传算法对航天器拦截轨道数值优化计算效率较低的问题,提出了一种新的基于多子人口群协作进化的算法。使用子人口划分技术提高了人口多样性防止早熟,用免疫算子减小搜索空间,两者都加速了进化计算过程。应用此算法求解了具有推力约束和拦截时间约束使燃料消耗量最小的航天器拦截轨道,并分析了其与基本遗传算法的不同。通过航天器拦截轨道仿真表明,该算法优于基本遗传算法,可用较少的计算时间得到全局最佳解,提高了航天器拦截轨道优化的计算效率。