Pareto基因算法多目标翼型优化设计

 基于 Pareto最优解的定义,通过构造新型的联赛式选择复制等算子而发展了一种适合于求解多目标优化设计的 Pareto基因算法。通过等级法来正确识别每一代中近 Pareto波阵面的解,从而消除选择误差达到快速收敛的目的。为提高解的分布性:采用小生境技术解决了基因材料多样性损失问题;采用常规实数编码方式配合平均交叉算子解决了编码端点效应问题。将所发展的方法应用于多目标翼型优化设计中,获得了理想的 Pareto波阵面,为决策者提供了一个可选的有效解数据库。     

隐身性能约束的多目标气动外形优化设计

从飞机外形设计的总体、气动和隐身设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,并采用了群体排序、基于共享机制的小生境技术和Pareto解集过滤器等技术使解集具有良好分布特性,在此基础上建立了一套可满足飞行器外形气动/隐身一体化综合优化设计优化模型和优化方法。文中针对飞行器外形优化设计要求,提出了复杂外形参数化和设计变量的选取原则。并根据某飞行器设计要求,进行了在以隐身特性为约束条件下,以亚声速和超声速气动特性为设计目标的飞行器外形综合优化设计,取得了良好的优化设计结果。     

基于Pareto分布的磁暴感应地电场极值测度模型

磁暴感应地电场为电力系统安全运行带来风险，研究极端磁暴地电场水平能够为量化并防御电力系统磁暴灾害风险提供理论支持.提出了基于极值理论的磁暴感应地电场极值测度模型.首先利用地磁观测数据构造年度最大地电场样本数据，建立地电场广义Pareto分布模型，然后利用剩余寿命图和Q-Q图检验模型，并通过Bayes方法估测模型参数，最后计算模型的分位数，即地电场极值测度.利用中国地磁台观测的52年磁暴数据，结合中国喀什地区大地典型结构，估算出喀什地区五十年一遇的感应地电场可达3.288V·km-1，百年一遇地的感应地电场可达3.332V·km-1.利用相同方法还估测了中国部分地磁台站所在区域的地电场极值.研究结果可为估计极值地磁暴提供新思路，也可为分析电力系统磁暴灾害风险提供数据支撑.      

航空学报编辑部2014年大事记

<正>1)《航空学报》从2014年第2期开始,在网站中为所有论文增加制作了HTML版本,实现正文内容(包括图表)的碎片化、结构化,增加文章的表现形式及检索机率,提升文章的显示度。2)Chinese Journal of Aeronautics(简称CJA)从2014年4月1日起全面启用Elsevier Editorial System(EES)投审稿系统,通过使用该系统,可使期刊论文从投稿、审稿、录用到网上优先出版(在Elsevier的ScienceDirect平台)及最终OA出版实现无缝链接,完全实现单篇文章即录即发。3)2014年4月,编辑部组织出版高超声速流动专刊(正刊),刊登相关综述论文以及一些前沿研究专业论文,突出工程牵引以及与工程相结合的学术研究成果,拟在《航空学报》2015年1月出版。4)根据美国SCI数据库JCR(期刊引证报告)2014年7月29日发布的最新数据,CJA影响因子达     

“智”行其道:帕萨特以前瞻智能科技引领品质生活

<正>从智能手机、智能家电到如今已普遍应用于工业领域的智能机器人,"让设备更好地服务于人"一直是工业界技术革新的一大使命,,在汽车领域,科技的日新月异也正在改变我们的驾乘体验。汽车早已不再是冷冰冰的交通工具,驾驶者对车的期望越来越高如今的汽车不仅要"安全可靠"更要"善解人意"。作为中高级车市的标杆车型,汇聚大众汽车集团多项前沿科技的上海大众帕萨特无疑是将创新科技与舒适驾乘结合的典范之作。     

基于协同进化粒子群和Pareto最优解的卫星编队队形重构方法

针对卫星编队自主队形重构问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)和Pareto最优解的求解方法.首先,使用Legendre伪谱法(LPM)将队形重构问题离散化为非线性规划(NLP)问题;其次,根据卫星编队的特点及碰撞规避的需要,使用CPSO算法对重构问题采用既独立又集中的求解方式,避免了传统优化方法对梯度的求解;...     

“十五”期间我国科技论文发表总量位居世界第5位

“十五”期间,我国在科学前沿领域取得一批原创性成果，产生了重要的国际影响。据统计，2001～2004年，973计划项目获得授权的发明专利2193项。获国家三大奖93项。     

Pareto最优解及其优化算法

给出了带不等式约束多目标优化局部Ｐａｒｅｔｏ最优解与多目标函数线性加权组合而形成的单目标化问题局部极值点的充分必要关系，然后以此为理论依据给出了多目标优化乘法而合理的求解方法，同时附有算例。     

应用确定性优化算法求解多目标气动设计问题的Pareto阵面

将确定性优化算法和Pareto阵面概念结合起来处理了多目标优化设计问题；给出了结合算法及数值过程的细节，并将其应用到了气动优化设计中；描述了如何用确定性优化算法快速抓获多目标优化问题的Pareto阵面以及能够抓获哪些类型的Pareto阵面。数值实验结果表明，确定性优化算法可以准确高效地抓获任意凸的和某些凹的Pareto阵面，故对于此类多目标气动优化问题，可用确定性算法代替进化算法。     

单晶涡轮叶片三维晶体取向相关性能分析及优化

采用单晶正交各向异性弹性本构关系,分析了三维晶体取向对单晶涡轮叶片应力分布、蠕变寿命、低周疲劳寿命及叶尖径向位移的影响.结果表明,三维晶体取向对单晶叶片上述性能存在显著影响,且3个取向角之间相互耦合,偏差角对叶片性能的影响随着随机角的方位而变化,随机角对叶片性能的影响也随着偏差角的角度而不同.在此基础上,应用ISIGHT构建了单晶叶片全三维取向优化平台,以蠕变寿命、低周疲劳寿命及叶尖最大径向位移为优化目标,采用邻域培植多目标遗传算法进行了叶片三维取向优化,所得Pareto解聚集在偏差角12°的区域内.选择寿命最长的Pareto解作为最优解,相对于初始强度计算点,蠕变寿命提高6倍,低周疲劳寿命提高37倍,叶尖最大径向位移减小2.5%.