模拟开关电路潜在电路分析软件算法的研究

比较了几种潜在电路分析的路径搜索算法,提出了适用于模拟开关电路的潜在电路分析软件算法,并成功应用于反电流形、电源拱形、接地拱形3种潜在电路拓扑模式的识别和搜索.用以此算法为基础编制的分析软件进行实例分析,验证其正确性.     

非线性规划的人工释能及单变量曲径寻优算法

给出了求解一般不等式约束的非线性规划问题的一个常微分程的解法。其一维搜索的路径是约束央面上的一条最短线,其方程是由变分法建立的一组常微分方程的初值问题所确定的,。在初始点位于可行域内部时,采用人工释能法来求得下一个改进的可行点。数值例子表明核算法具有较了的计策效果。     

航空发动机部件特性修正技术研究

针对传统部件特性修正方法未考虑发动机多状态导致修正精度不高的问题,提出了1种基于粒子群优化和滑动最小二乘法的某型发动机部件特性修正方法。该方法利用粒子群优化算法分别求得在发动机不同状态下的修正系数,并以这些系数为基础,采用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,从系数曲面上获取原有部件特性图上各点对应的修正系数,从而得到修正特性。试验结果表明:该方法克服了传统方法的不足,提高了特性修正精度,为开展单机监控和视情维修提供准确的部件数据基础。     

冷却系统阻力对汽车总阻力影响的数值预测模型研究

采用CFD方法数值模拟了小型汽车发动机冷却系统对全车阻力的影响特性.汽车的内部及外部(发动机舱及舱内)均设置了数值模拟网格.分别计算了散热器及风扇对阻力的影响,采用本校实验结果(散热器压力损失)及制造商提供的数据(散热器及风扇的质量流率)确定初始及边界条件,为基于RNS的CFD提供输入.对汽车轮胎运动模式及行驶速度对散热系统阻力及汽车总阻的影响特性也进行了计算分析.预测结果表明,冷却系统阻力占汽车总阻的6.9％,与实测值吻合.     

基于不同威胁体的无人作战飞机初始路径规划

 提出一种基于不同威胁体的路径规划新方法。从理论上建立了具有不同威胁体的局部空域路径选择原则,给出了根据不同威胁体建立相应路径图的步骤和方法。描述了基于图形模型的进化优化算法,并应用此算法进行了路径优化。进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的路径规划方法不仅可行,而且有效地突破了原Voronoi 图只能对相同威胁体进行路径规划的局限。     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。     

模拟退火算法在连续变量全局优化问题中应用

研究了基于模拟退火算法应用于连续变量全局优化问题,并给出了实现步骤.介绍了控制参数实用选择方法.针对连续变量的特殊性,给出了新解产生的实用方法.最后以计算机视觉领域中的基本矩阵的求解作为一个实例,来说明它在连续变量中的应用.大量数字仿真结果表明该算法能有效地解决连续变量全局优化问题.      

基于遗传模拟退火算法的机器人路径规划

探讨了利用遗传算法来进行机器人路径规划的方法,分析了可能产生的问题及其产生原因,并在此基础上提出利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法来解决机器人路径规划问题。仿真结果表明,这种遗传模拟退火算法切实可行,它能够有效地提高路径规划的计算速度和保证路径规划的质量。     

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。     

概率模型进化算法与仿真研究

针对传统遗传算法,指出了遗传算法的新的发展方向及概率模型进化算法。介绍了几种基于概率的模型进化算法(UMDA、BMDA、CGA以及BOA),用仿真的方式验证了概率模型进化算法能提高遗传算法的性能,最后指出图型模型在进化计算中的重要作用。