二维非结构网格Euler方程的LU-SGS算法

研究了将二维非结构三角形网格重新排序后，用LU-SGS隐式算法计算Euler方程的方法。分析了网格不平衡情况下该方法的可行性和应用效果。计算了不同翼型在不同流动条件下的二维Euler方程，并与四步Runge-Kutta显式方法进行了比较，结果验证了此方法具有良好的计算和收敛效果，以及在粘性计算方面的潜力。运用此方法对某预研型号的头部外形进行了设计和选择。该方法克服了以往隐式方法大量耗费内存的弱点，达到了计算耗时短和占用内存少的统一。     

LF算法中蚁群移动策略的研究

采用FM、误分类错误率和运行时间作为衡量改进的LF算法的评价指标,对算法中蚁群的不同移动策略进行研究.这些移动策略包括完全随机移动、局部记忆指导下的直接跳转、局部记忆指导下的定向随机靠近、全局记忆指导下的直接跳转、全局记忆指导下定向随机靠近和局部记忆与全局记忆共同指导下的定向随机靠近6种移动策略.针对每种策略,固定算法的其他运行参数,在UCI数据集的Iris数据和Wine数据上运行的结果表明,全局记忆指导下的定向随机靠近策略运行效果最好,而且收敛速度快,并能有效避免局部最优化的问题.     

基于静态删减算法的神经网络在软件可靠性预测中的应用

与传统的基于人工神经网络的软件可靠性预测模型结构普遍由预先经验或者通过不断尝试的方法确定不同,在分析一般的软件可靠性模型的基础上,提出将一种基于静态删减算法的神经网络模型应用到软件可靠性预测中。通过利用2组经典的软件失效数据进行仿真,并与传统的神经网络可靠性预测模型对比分析,研究了神经网络拓扑结构和预测精度的关系,结果表明,基于静态删减算法的运用能够提高神经网络模型对软件可靠性的预测精度。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

正规基上的快速乘逆算法

根据有限域GF(2~m)上的正规基表示,本文提出一种新的快速乘逆算法。该算法把计算乘逆的复杂忭从O(m)降低到O(1/m)。     

全局最优化问题的一种确定性算法

提出了一种求解全局最优化问题的确定性算法,它属于求解带有给定精度的全局最优解的覆盖法.原理是排除区域,即检查出不包含全局最优解的子区域,并从深入研究中排除出去.对某些特殊类型函数,将区域作一致网格覆盖,通过计算结点处的函数值逐次去除函数值较大的区域,保留函数值较小的区域,最终得到达到要求精度的全局极小值.算法要求函数的Hesse矩阵特征值的界可估计,并利用该界确定算法的终止条件.最后给出了数值例子.     

粒子群算法在APU转子平衡工艺中的应用

在辅助动力装置（APU）装配工作中,转子组件平衡是极其重要的步骤。由于转子组件零部件的动力学参数未知,为达到维修工艺所需的剩余动态不平衡量,需要对各零部件的装配角度进行多次匹配尝试,但现装配工作依赖工作者经验而缺乏理论性指导,所测数据无法得到有效利用,造成极大的工时浪费。本文运用欧拉公式对不平衡量的表达进行简化,并使用粒子群算法求解,编写计算机应用程序应用于APU转子平衡工艺,可提高装配质量与效率。     

分布估计算法在飞翼飞行器控制分配中的应用

针对飞翼飞行器多操纵面气动布局的结构特点与当前控制分配方法中存在的不足,提出了以多操纵面协调控制的综合效果尽量接近期望单操纵面控制的效果为优化目标,得到了多操纵面控制分配的连续多变量目标函数,并给出基于分布估计算法的控制分配求解策略,完成了飞翼飞行器多操纵面的优化分配。仿真结果验证了该方法的有效性。