基于粒子群优化算法的不完全数据的处理

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题,但它在实际决策中是不可避免的。在介绍几种处理方法的基础上,提出了基于粒子群优化算法的处理方法。对适应函数进行了讨论,实例表明该方法比较有效。     

一种基于承载效率准则的复合材料机翼结构布局优化方法(英文)

提出一种针对大型复合材料机翼结构的二级布局优化策略。系统级根据结构形变调整设计指标,子系统级优化结构布局以满足系统级约束。将机翼壁板中各种临界失效载荷的接近程度作为评判结构效率的标准,通过将结构效率作为优化目标,保证了所求解问题的连续性。加筋壁板通过等效的正交异性板模拟,并根据能量原理预测总体失稳载荷。讨论了加强筋支持弹性对于蒙皮抵抗局部失稳性能的影响,并通过神经网络代理模型对其进行逼近。采用解析模型对失效特性做出评估,减少了计算资源的占用。最后以一种大型机翼结构的综合优化作为算例,计算结果满足设计要求,验证了该方法的可行性。     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

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.     

一种改进的微粒群优化算法

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。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二     

SoftBase查询优化器的设计与实现

查询优化是数据库系统中一个必不可少的模块，本文在当前查询优化技术发展的基础上讨论了SoftBase数据库的查询优化器的设计和实现，给出了SAoftBase数据库查询优化处理的一般过程，并着重探讨了查询优化的两个主要模块，查询重写和基于代价评估的计划优化。在计划优化模块中，详细讨论了存取路径的选择和代价评估的计算方法，最后对测试结果进行了分析，结果表明优化后的SoftBase查询效率比原系统有了明显的提高。     

某滚珠丝杠减速器结构分析与优化

建立了某滚珠丝杠减速器的三维有限元模型,准确模拟了部件间的多种连接关系,采用有限元软件MSC.Marc对滚珠丝杠减速器进行了非线性静力分析,并以质量最轻为目标,采用有限元软件MSC.Nastran对滚珠丝杠减速器的本体部分进行了结构优化,优化后的结构质量减轻了约50％,优化结果为减速器结构的改进设计提供了技术支撑.     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。     

机器人制孔工艺参数优化有限元仿真分析

采用大型有限元DEFORM-3D和Abaqus软件分析机器人制孔的切削机理和制孔时机器人的振动机理。仿真分析了机器人制孔的切削力,并以仿真数据为基准,拟合了机器人制孔切削力的经验公式,仿真机器人的模态、刚度和阻尼,运用颤振理论分析了机器人制孔时避免振动的工艺参数范围。通过有限元仿真研究表明:有限元仿真计算有效地解决了机器人制孔工艺参数优化问题。     

基于特征参数的吸气式高超声速飞行器上升段轨迹优化

针对吸气式高超声速飞行器上升段轨迹优化问题,提出并研究了基于特征参数的轨迹优化方法。首先,建立了吸气式高超声速飞行器动力学模型,给出了气动力和推力模型。根据上升段轨迹特性,建立了基于指数函数和多项式的控制变量的取值模型。该模型取决于若干特征参数,从而将一个求解泛函的最优控制问题转化为求解特征参数的非线性规划问题,并采用序列二次规划算法求解。针对初值敏感性,提出了基于遗传算法的初值选取方法,以及基于物理意义的手动选取方法。