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361.
AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求. 相似文献
362.
一种改进的微粒群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J.D.Schaffer函数和LevyNo.5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。 相似文献
363.
通过低速风洞试验研究了使用双翼布局改善固定翼微型飞行器(MAV)气动性能的问题.首先比较不同平面形状单翼(齐莫曼翼和反齐莫曼翼)与双翼布局的气动特性.在此基础上为了优化低雷诺数范围内的双翼布局,研究不同几何参数对气动特性的影响,包括双翼不同的翼间距和交错位置以及不同的上下翼平面形状,并分析了造成这种气动性能差异可能存在的流场相互作用机理.研究表明,双翼布局能够改善单翼微型飞行器的气动性能,双翼之间的相对几何位置对其气动特性影响很大.通过不同平面形状上翼与下翼组合的比较发现,就最大升力和升阻比而言,上翼为齐莫曼翼、下翼为反齐莫曼翼且上翼位于下翼上游的布局较优. 相似文献
364.
考虑铣削过程中的自激振动和强迫振动,基于延迟微分方程的稳定性判定准则和强迫振动共振区的半带宽理论,提出一种铣削系统稳定性动态优化新方法.该方法通过选择切削参数和修改系统结构参数,在保证加工表面精度的前提下,获得大的稳定性材料去除率.其目标函数是材料去除率,约束条件是铣削过程稳定且非共振,动态优化变量是铣削系统的切削参数和结构参数.优化程序被阐明,实例分析结果显示,系统在稳定非共振条件下,加工时的材料去除率相比于优化前提高了18.86%.另外,为获得最大的稳定材料去除率和较好的表面精度,在铣削系统优化过程中,应同时考虑颤振稳定性和共振的影响. 相似文献
365.
将基于单循环方法的可靠性分析(SLBRA)与多学科可行(MDF)设计优化相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)方法.在优化过程中使用Kriging近似模型以不断提高模型精度,解决了MDF方法反复进行多学科分析、计算量较大的问题.该方法在可靠性分析过程中避免了优化迭代,从而提高了计算效率.以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求.与双循环方法相比,优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中可行且有效. 相似文献
366.
以民机机身组装壁板为基准,设计了等重量的整体壁板结构,并分别建立了两种壁板的有限元模型.通过组装壁板轴压试验结果与非线性、大变形的有限元计算结果比较,对有限元模型进行了验证,两者结果吻合很好.在此基础上,有限元计算分析得出了组装壁板与整体壁板在轴压载荷下的破坏形式与承载能力的差异.结果表明,整体壁板承载能力比现有的组装壁板承载能力提高了18.4%.最后基于有限元模型与二次响应面模型对整体壁板尺寸进行优化,优化后壁板轴压承载能力不变,结构重量减轻了8.7%, 故为整体壁板设计提供了很好的依据. 相似文献
367.
在构建某型发动机燃油系统故障诊断贝叶斯网络模型的基础上,提出逆向推理的最强依赖路径算法,通过该算法可以对故障可能的原因按概率大小进行排序,进而快速、准确地对故障进行定位,从而大大提高复杂系统故障诊断的效率。 相似文献
368.
针对传统多学科优化是基于确定性的优化设计方法,为了获得更为可靠的结构设计,在设计中考虑了不确定因素对结构性能的影响.本文将非概率可靠性优化方法与多学科优化设计方法相结合,引入了非概率可靠性指标,提出了一种新的基于协同优化方法的非概率可靠性多学科优化设计方法.同时采用了基于均匀试验设计的响应面方法来近似学科优化,提高了遗传算法的收敛速度,降低了计算量.最后通过对跨声速机翼气动结构多学科可靠性优化设计算例的计算,验证了本文提出的方法能够保证设计解的可靠性,对工程实践具有一定的指导意义. 相似文献
369.
按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性. 相似文献
370.
设计敏度在气动弹性遗传优化中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
利用遗传算法和遗传/敏度混合优化算法对某复合材料机翼进行气动弹性优化设计研究,并提出在使用这两种算法时根据设计敏度信息计算设计变量的重要性指标、从而确定主要和次要设计变量、进而调整设计变量变化域的方法,以提高算法的寻优效率.研究表明:设计变量变化域的定义直接影响遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的寻优效率,特别是单独使用遗传算法时影响程度更大;定义时应该在确保设计空间包含足够的优秀可行解的前提下,尽可能地缩减搜索空间.所提出的基于设计敏度调整设计变量变化域的方法在实际应用中能取得较好的效果:该方法既能明显提高遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的搜索效率,又能显著增强两种算法辨识可行域的能力. 相似文献