基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法

现有的改进支配方法提高了解集逼近Pareto前沿的能力,但平衡种群收敛性和多样性的能力仍然不足。针对此问题,提出了一种基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法(An adaptive dominance and reference vector based evolutionary algorithm for many-objective optimization,ADRVEA)。首先提出自适应支配(Adaptive dominance,AD)来设计小生境机制;然后通过参考向量划分目标空间来提高种群多样性;最后构建适应度表达式来实现精英选择。实验证明所提出的ADRVEA不仅性能良好,而且有效平衡了种群的收敛性和多样性。     

考虑机场场面滑行的停机位指派研究

合理高效的停机位分配能提高机场运行效率和旅客满意度。首先,以旅客步行时间、航空器进/出港滑行时间最短为目标函数,增加同一航空公司的航空器集中停靠约束建立模型。之后设计禁忌搜索算法,以上海浦东国际机场为对象开展实例分析,对比机场原始停机位指派方案,旅客步行时间、进/出港滑行时间分别减少5.04%、25.28%和6.36%,并进行权重灵敏度分析,建议旅客步行时间权重不超过0.7。最后,基于Flexsim设计仿真实验,进/出港滑行时间和冲突次数均减少,可接受延误水平下滑行系统服务航班量增加3.30%,进/出港最大滑行延误时间减少9.09%和2.94%。     

电机控制系统PID参数的遗传算法优化

近年来,遗传算法的研究十分引人注目,作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索和优化方法。其算法简单通用,鲁棒性强,在组合优化、机器学习、自适应控制和规划设计等领域的应用中已展现了其特色和魅力。该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。文章就是利用遗传算法对某一电机控制系统的PID参数进行优化,以提高控制系统的性能指标。     

微型无人直升机的应用现状及发展趋势探析

微型无人直升机具有外形尺寸小、重量轻、易于操作、便于携带、隐蔽性好等特点,适于执行单兵侦察监视、特种作战、通信中继、高危区域探测识别、群体投放等任务.本文对国内外微型无人直升机的发展现状进行研究,提出未来发展微型无人直升机亟待解决的部件微小型化及系统集成技术、低雷诺数空气动力分析、微小型动力装置和能源技术、飞行控制与自...     

提高高锰钢车削性能的方法

本文介绍了高锰钢切削加工性能的优缺点,从刀具材料、刀具几何参数、切削用量、切削力、刀具耐用度等方面阐明了对高锰钢切削加工的影响,并给出高锰钢合理切削条件.     

飞机结构件数控制造进度管理研究

针对传统以经验为主的数控制造项目管理带来的资源冲突及工作滞后等问题,以某型号结构件数控制造项目管理为例,在制定初始进度计划和分析制造过程关键路径的基础上,采用关键链方法优化项目进度计划,并在实际生产中进行应用.结果表明,该方法能够避免资源浪费、进度拖延等现象,保证结构件交付节点,为飞机结构件数控制造项目进度安排探索了管...     

基于数值理论与拓扑优化下电阻式应变传感器灵敏度的研究

对于电阻式应变传感器,灵敏度是衡量传感器测量精度的重要指标之一.对现有电阻式应变传感器结构进行优化使其灵敏度提高,从而可提高电阻式应变传感器测量精度.首先利用WorkBench有限元软件和数值理论,计算电阻式应变传感器的灵敏度理论值,接下来基于拓扑软件以质量降低50％ 和最大应力不超过材料许用应力为约束条件进行拓扑优化...     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。     

火卫一周期准卫星轨道及入轨分析

围绕火卫一的准卫星轨道（QSOs）因其具有良好的稳定性,是火卫一探测任务最为实用的轨道。在平面圆型限制性三体问题模型下,利用庞加莱截面和KAM环迭代方法探究了准卫星轨道的周期轨道族,并给出不同能量准卫星周期轨道的初始条件。针对火卫一周期准卫星轨道入轨,提出一种转移轨道设计方法:对准卫星周期轨道调整速度后进行反向积分,直至离开火卫一邻近区域,从而得到由火星环绕轨道向火卫一周期准卫星轨道的转移轨道,并调整转移轨道参数对燃料与时间消耗进行优化。研究结果表明,当周期准卫星轨道能量处于特定区间时,存在特定速度脉冲区间,可利用火卫一引力实现较少燃料消耗的轨道转移;在该速度脉冲区间中,通过选取较小的速度脉冲,可缩短转移时间。      

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。