基于响应面的结构抗疲劳优化设计方法

借助于试验设计和响应面近似模型技术,提出了一个结构细节抗疲劳优化设计的策略。其基本思想是在结构抗疲劳设计方法的指导下选取结构的设计变量,用试验设计方法在设计变量空间里选取样本点,对各样本点所对应的结构建立有限元模型并进行结构分析和疲劳寿命估算,得到各样本点的响应(结构质量和疲劳寿命),用这些样本点和响应建立疲劳寿命和质量的响应面近似模型,并对近似模型进行优化获得最优解。算例表明本文提出的结构抗疲劳优化的策略是十分有效的。     

基于现场可编程门阵列实现二维光栅优化设计算法

提出了一种基于现场可编程门阵列实现的遗传算法对二元光栅直接进行二维优化设计的方法。采用二次多项式函数描述二元光栅曲面的面形,给出了基于现场可编程门阵列的遗传算法优化光栅的解决方案;以多项式系数为优化设计对象,选用了适合本设计的硬件实现编码、选择、交叉、变异算子、适应度计算算法,同时引进了精英保存策略来提高程序的健壮性和加快收敛速度。算法充分考虑硬件处理的并行性和流水线特点,利用Verilog HDL语言编程,在Altera的cycloneⅡEP2C50器件上实现。结果表明,该算法对二元光栅优化设计计算速度比软件实现的快四十倍以上,有效提高了二维二元光栅优化设计的速度。     

基于径向基函数的机翼和翼梢小翼外形优化

对机翼和翼梢小翼外形参数的优化方法进行了研究.利用径向基函数(RBF)来构建机翼和翼梢小翼的优化模型.在有、无翼根弯矩约束的两种情况下,分别结合序列二次规划法和拟牛顿法优化方法,针对优化目标:机翼诱导阻力最小,优化得到机翼和翼梢小翼的最佳外形参数.实验证明本文优化方法能够取得满意的优化效果,对翼梢小翼的优化设计问题具有一定的参考价值.     

基于改进遗传算法的微波吸收材料优化设计

针对标准遗传算法也称简单遗传算法(Simple genetic algorithm,SGA)在宽频带高吸收微波吸收材料优化过程中收敛速度十分缓慢且非全局收敛的不足,应用新的选择策略,并引入收敛因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节,用Visual C 语言编写了可自适应调节参数的改进遗传算法的微波吸收材料优化设计软件,通过枚举法验证算法是全局收敛的。应用该软件对现有微波吸收材料电磁参数库进行微波吸收材料结构优化。结果表明：应用两层微波吸收材料,内层材料0．9mm,外层材料2．7mm,总厚度3．6mm,即可实现在8～18GHz全频段内反射率小于-15dB。     

博弈论在税收征管中的运用

运用博弈论分析完全信息下税务机关与纳税人、征税人与检查人之间的最优战略选择问题。通过建立模型得出均衡解，并分析影响均衡解的因素及这些因素变动对博弈双方行为选择的影响。最后，结合模型提出优化税收管理的三点建议：重点突出，提高检查效率；降低检查成本，提高检查人员的专业水平；依法办事，加大对违法人员的惩罚力度。     

气体引射器的一维流动特性计算及优化设计

本文根据射流理论、气体力学基本方程，考虑混合室进出口截面的速度损失，同时引用管内的壁面摩擦系数推导出引射器流动特性计算式，并用等面积引射器举例计算和试验对比，证明本文方法是正确。本文同时利用数学规划论的方法进行引射器的优化设计，和传统设计对比，证明优化方法节能，计算速度快。     

多道防线导弹优化部署

现代空袋一般为大规模空袋，单个防空导弹武器系统已不能满足需要，须部署多个导弹武器系统，如何优化部署是是防空作战部署中的重要问题。利用排队论理论和方法，建立了多道防线的导弹优化部署模型。对于两道防线且导弹数目较少时，可采用完全枚举方法；对于导弹数目很大且防线道数多时，可采用遗传算法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传法则的优化方法，并给出了具体的例子，实例表明该算法具有较高的计算效率。最后讨论了实战中情况与基本假设不符合时的解决方法。该研究方法为导弹部署优化提供了基本思路。     

基于极限应变分析的十字形试件有限元设计

为了通过十字形双向拉伸试验来实现复杂加载,研究复杂应变加载路径下板材的极限应变,采用有限元数值模拟技术,设计出臂上及中心区带槽的十字形双向拉伸试件,建立了有限元计算模型.基于试件在拉伸时中心区受力均匀并能实现大变形的条件下,优化出较佳的试件形式,通过调节速度加载边界条件可实现中心区不同的应变路径,为复杂应变路径下成形极限的研究提供基础.      

帕累托最优与航空客运中的超售

通过对超售产生和发展过程中不断的效率改进的分析，说明超售实际上具有不断优化配置资源的作用，不断逼近理论参照体系中的帕累托最优，从而使航空公司和旅客双方受益。同时，探讨了我国航空公司应如何开展超售，以提高航空公司资源使用的效率。     

尺寸公差若干设计方法分析

本文对尺寸公差的经典及现代设计方法做了分析和比较，对CAT研究者有一定的参考价值。