预应力钢丝缠绕缸体结构轻量化关键技术

针对等静压设备的预应力钢丝缠绕缸体结构的缠绕方法、强度和稳定性理论,定义了一种基于等剪应力缠绕的预应力大型结构轻量化设计模型.结合工作内压为300MPa、缸体内径为500mm的缸体设计实例,利用多岛遗传算法成功地得到了最优化解.质量由传统设计的9.03t减轻到8.53t,减少了5.5%.经专家系统软件和有限元软件验证,方案符合结构强度、刚度条件,预紧态结构不屈服,设计不失稳,并满足内径尺寸大于500mm等设计要求,方案可行.分析表明,该优化模型合理,多岛遗传算法收敛效果好.该方法适用于大吨位、超高温超高压等静压设备的缸体缠绕结构优化问题.     

基于多目标进化算法的卫星机动路径规划

建立了带挠性帆板卫星姿态控制问题的多目标优化模型,并基于一种多目标优化精英进化算法,规划卫星姿态机动的最优路径,以进一步提高卫星姿态控制系统的控制性能.仿真结果表明,所提方法只需运行一次,便能够有效地规划出一组多样性较好的非支配路径解,供决策者在不同的工作目标下选择,有效地缓解了卫星快速性、姿态稳定度、卫星机动所激发的帆板低振动强度之间的矛盾.      

基于蚁群算法的固体火箭发动机总体参数优化

为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。     

面向维修性设计的民机产品拆卸序列规划方法

维修拆卸序列规划是产品维修性设计的重要内容。深入研究了面向维修性设计的产品拆卸建模方法,将民机产品分为部件模块与联接件两部分,构建了部件联接图模型,通过关联矩阵描述了部件模块与联接件的相互关系。分两步给出了民机产品拆卸序列规划方法:利用干涉矩阵确定部件模块的可行拆卸方向,以拆卸代价最小为目标,提出了基于有序搜索的民机产品部件模块的拆卸序列规划算法;考虑联接件的拆卸顺序,以拆卸工具更换次数最小为目标,提出了基于基因成对交叉与变异的遗传算法的完整拆卸序列优化方法。最后,结合某飞机前起落架系统给出了应用实例,阐明了本文方法的有效性。     

基于用户查询日志的查询聚类

基于用户查询日志提出了新的查询聚类算法.用户查询日志数据量大,比通常用于查询聚类的查询展现日志和查询点击日志更加稠密,不易产生聚类小的问题,但噪声多,不容易处理.为发现相似查询并减少噪声影响,同一用户同一时段的多次查询(共现查询)之间认为具有较高相似概率.在这一假设基础上,利用查询共现关系建立查询的邻居查询向量空间.将查询用邻居查询向量表示,邻居查询向量的相似度作为聚类中的查询相似度.应用改进的基于密度聚类算法完成聚类.实验证明,95 262个查询组成数据集上,聚类算法实现查准率79.77%、查全率48.21%,平均聚类大小达到51.     

一种空间协同探测系统的星座设计方法

研究了由多颗合成孔径雷达卫星和一颗可见光卫星构成的空间协同探测系统的工作模式.根据太阳同步轨道和冻结轨道的特点,结合近地轨道遥感卫星的应用需求,选择了轨道半长轴、偏心率、倾角、近心点幅角.考虑到卫星偏航控制对覆盖性能的影响,在不动的地心坐标系中推导了卫星观测方向与地表交点的表达式,提出了确定系统中各颗卫星的升交点赤经和过近心点时刻的算法.给出了包含两颗合成孔径雷达卫星与一颗可见光卫星的协同探测系统的星座设计结果,并利用国际公认的卫星软件工具包Satellite ToolKit进行了验证,表明该设计方法是正确的.     

应急轨道机动变轨方案快速设计算法

为了满足应急轨道机动过程中测控约束和时间、燃料资源等各方面的要求 ,提出了一种变轨方案快速设计算法.给出了适用于变量搜索的轨道机动变轨模式,将变轨 方案快速设计问题转化成了约束优化问题;建立了完整的测控约束数学模型和对测控约束的 处理算法;然后利用遗传算法搜索出了同时满足测控约束条件和优化目标的变轨方案.算例 表明,利用此算法设计得到的变轨方案,能够满足应急轨道机动任务的需要.      

基于图染色理论的并行测试任务调度算法

目前的自动测试系统大多数采用串行测试的工作方式,测试效率很低.针对这个问题,建立了基于图论的测试任务关系模型,用"图"来描述测试任务占用仪器资源的情况,将测试任务调度的工程问题转化为图论中的数学问题.在测试任务关系模型的基础上,提出了两个任务调度算法:CTG算法和CTG-T算法.对于多个测试任务,利用这两个算法可以得到并行度最大或者测试时间最短的任务分组方案,能有效地实现并行测试.这两个算法是基于图的染色理论得到的,对其正确性进行了理论分析和实例仿真.两个算法已经在实际系统中得到了实验验证,结果表明能够大大提高自动测试系统的测试效率.      

Pareto遗传算法在气动外形优化中的应用

Pareto方法作为一种多目标优化方法,能够一次性获得优化问题对应的不同权重分配情况下的所有最优解集。它与遗传算法结合产生的Pareto遗传算法,是求解多目标优化问题的Pareto最优解集合的一种有效手段。本文将两种常用的Pareto遗传算法,MOGA方法和两支联赛遗传算法应用到气动外形优化中,针对具体算例进行气动外形的优化设计,得到了满意的优化设计结果。     

基于遗传算法与DSM的产品结构分解聚类方法

产品结构的分解聚类在产品开发中有着重要的地位,在用设计结构矩阵(D es ign structure m atrix,DSM)对产品结构进行建模的基础上,通过遗传算法实现了产品结构分解聚类的智能化和分解聚类结果的最优化。在算法的设计过程中开发了一种对DSM进行二维编码的方法,并给出了在二维编码基础上的多点杂交和基本变异方法。在构造适应度函数时,综合考虑了DSM模型中各元素之间的联系、聚类的数目以及各聚类中元素的数目。最后以某摩托车发动机为例,用该算法实现了产品结构DSM模型的智能化分解聚类,验证了该算法的可行性。