基于自适应差分进化和BP网络的罗盘误差补偿

To improve the acuuracy of heading angle measured by electronic compass, a new error compensation method is proposed based on adaptive differential evolution algorithm and BP neural network. In the method, the 3 layer BP neural network is used to model heading angle error, and adaptive differential evolution algorithm is adopted to train the weights of network, thus obtaining a more exact error model, and compensating the heading angle error measured by electronic compass. Compared with other compensation methods such as 8 position least squares, BP neural network, differential evolution algorithm for optimizing BP neural network, and so on, its error compensation accuracy is significantly improved, the method has strong global optimization ability, great convergence rate, good stability, and so on. The experimental results show that after compensation, the error range of heading angle is decreased from -16°~30.7° to -0.22° ~0.2°, which satisfies the needs of higher accuracy navigation systems.     

变循环发动机风车起动建模及仿真研究

为了满足变循环发动机风车起动性能仿真的需求,建立了变循环发动机部件级风车起动模型。针对旋转部件等熵效率不连续的问题,提出使用换算扭矩代替等熵效率的方法,给出了旋转部件全转速特性拓展方法。提出了考虑点火及燃烧稳定性的燃烧室稳定性模型。考虑了变循环发动机的8个可调参数,采用差分进化算法对变循环发动机的风车及风车起动性能进行了优化。结果表明,风车状态时,变循环发动机在单外涵模态具有更高的核心机物理转速,有利于点火之后核心机物理转速快速趋于其慢车值。单外涵模态时,变循环发动机在风车状态的可调参数仅与飞行马赫数有关,为了保持较高的核心机物理转速,后涵道引射器外涵面积需随飞行马赫数的增加而减少,其余参数皆固定在其最佳值。飞行高度6km、马赫数0.8时,变循环发动机在单外涵模态下的风车起动时间为1.4s。风车起动过程中燃油流量的增长主要受燃烧稳定性所约束。通过对可调参数的优化,可使变循环发动机在风车起动过程中的关键性能参数最大程度的逼近其限制值,从而减少风车起动时间。     

英语翻译中的形合与意合

形合和意合是英汉语言之间最重要的区别性特征之一.英语重形合,以形驱意;汉语重意合,以意驭形.论文从东西方思维模式的差异为切入点,探讨形合与意合的语言背景及文化根源,并通过实例分析形合与意合在英汉互译中的运用.     

不确定环境下多无人机任务分配

针对复杂战场环境下无人机与攻击目标之间距离的不确定性,将该距离抽象为一个区间数。在此基础上,构建了不确定环境下多无人机任务分配的数学模型。根据多无人机任务分配问题的特殊性,重新设计了差分进化算法的编码方式、变异操作、交叉操作等。其中,选择操作中,在区间数排序方法的基础上,依照可能度来计算候选解被选中的概率。鉴于差分进化算法中不同变异策略的内在特点和适用场合不尽相同,提出了 3种多变异策略的差分进化算法,以便最大限度地发挥各种变异策略的技术优势。针对 CEC2013测试函数和多无人机任务分配问题分别开展仿真实验,实验结果表明,多变异策略的差分进化算法其性能改进显著,非常适合于求解多无人机任务分 配问题。     

基于自适应差分进化的矿卡转向运动学仿真

以220 t矿卡自卸车转向系统为基础,建立转向梯形在空间坐标下的运动学方程,并考虑主销后倾角和内倾角的影响,在ADAMS软件中建立模型验证其正确性.重点利用MATLAB软件编制双审判自适应差分进化算法程序,针对变量梯形臂长K、底角Φ求解全局最优化转向特性,使220 t矿卡自卸车内外轮转角满足考虑轮胎侧偏特性的阿克曼转向几何关系,实现车轮在转向时作纯滚动.与ADAMS优化结果作对比分析,结果表明前者的优化效果更明显.实车轮胎对比性试验证明其转向设计更加合理,改善了矿卡自卸车较为严重的轮胎磨损现象,延长了轮胎工作寿命.     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。     

基于随机排序微分进化算法的多级轴流压气机优化技术

为了精确处理多级轴流压气机优化设计过程中的约束条件,提高优化设计可靠性,引入了随机排序微分进化算法。使用随机排序算法处理优化问题中普遍存在的约束条件,并将该算子与微分进化算法耦合。使用13个基准测试函数对算法进行了性能测试。测试结果表明该算法具有可观的精确性和稳定性。随后,对一弹用5级轴流压气机进行了优化设计,在满足约束的条件下,总压和等熵效率分别得到了1.979%和2.5%的效率提升。     

基于改进差分进化算法的舰面保障作业优化

舰载机舰面保障作业调度效能是制约航母编队综合作战能力的重要因素。首先,分析了舰面保障作业流程约束和资源约束,以最小化舰面保障作业完工时间为目标函数,建立了舰面保障作业调度优化模型。其次,设计改进差分进化算法用于模型求解,算法采用基于作业开始时间改进的随机键编码方式和并行变异算子结构,以提高算法搜索效率。最后,进行了仿真试验,验证了模型和算法的有效性,并进一步研究了并行变异算子结构对算法 性能的影响。