求解非线性方程及方程组的模拟退火算法

探讨了用模拟退火算法求解非线性方程及方程组的方法,该方法把方程组求解问题转化为函数优化问题.计算中不需要使用目标函数的导数信息,在Matlab环境下实现了该算法,数值实验结果表明了该算法的有效性.     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

均匀化退火对铸造高铝青铜的影响

利用扫描电镜、X射线衍射仪、能谱仪等分析设备对一种新型高强度、高耐磨铸造高铝青铜在不同温度与时间均匀化处理后的显微组织和力学性能进行了研究分析.研究结果表明,铸造高铝青铜经均匀化退火可消除铸造偏析,提高机械性能.在均匀化退火过程中,偏析原子通过固溶和形成强化相来改善铸造合金的显微组织,当组织为在β相上弥散分布着均匀、细小、圆整的κ相时,合金具有较好的力学性能;试验铸造高铝青铜的显微组织和力学性能随均匀化退火温度和时间发生变化,通过对比试验,确定出最佳的均匀化退火工艺为950℃/9h.     

基于模拟退火算法与响应面模型的三维气动优化设计方法

提出了一套适用于高耗时三维气动设计问题的优化设计体系.其主要思想是采用改进拉丁超立方体试验设计选取样本点,应用自行开发的三维粘性流场求解程序进行流场计算建立数据库,采用二次响应面方法建立近似模型,再应用高效模拟退火算法进行全局寻优.以NASA rotor57为对象,在详细进行流场计算基础上采用所提出的优化体系对其进行了三维积叠优化设计.在对流量、效率加以严格约束的条件下,总压比可提高1.8%,对流场结构进行了分析.优化结果表明本优化方法省时,适于三维气动设计的特点.     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

空间绳系机器人逼近目标协调控制方法

 为了节省空间绳系机器人的末端执行装置在逼近目标卫星过程中推力器所使用的燃料,本文提出一种利用推力器、反作用轮及空间系绳的协调控制方法。首先利用二次型最优控制器(LQR)算法计算出末端执行装置逼近目标所需的理想轨道控制力,然后利用模拟退火算法将所需轨道控制力优化分配到推力器及空间系绳,同时利用时间延迟算法通过反作用轮补偿空间系绳产生的姿态干扰力矩。仿真结果表明,利用该协调控制方法能显著节省末端执行装置上推力器的燃料消耗,有效抑制空间系绳协调控制力产生的姿态干扰,使末端执行装置保持相对稳定的姿态。     

TiO2基紫外探测器的制备及退火工艺对光电性能的影响

采用磁控溅射方法,通过不同工艺的退火处理,制备了光电性能优良的TiO2基紫外探测器.通过紫外光电性能测试、扫描电子显微镜( SEM)观察及X射线衍射(XRD)分析,研究了退火工艺对探测器光电性能的影响规律.结果表明:随着退火温度的增加,TiO2晶粒尺寸显著增大,晶界和缺陷数量的变化是导致TiO2基紫外探测器的光电性能随退火工艺变化的根本原因.经500℃/2h退火后,紫外探测器的光电流高出暗电流近2.5个数量级,紫外波段的光响应高出可见光波段近2个数量级,所制备紫外探测器达到了高辐射灵敏度和可见盲特性的要求.     

基于遗传退火算法的电路模拟吸波材料设计

相比传统吸波材料,电路模拟吸波材料可以很好地减小材料厚度、提高吸波性能,其设计通常使用遗传算法进行优化。针对传统遗传算法的诸多不足,对交叉和变异概率进行了改进、引入了模拟退火思想作为子代接受准则并增加了算法终止准则。其中,对交叉和变异概率的改进是最大创新点。改进后的遗传算法只需进化100代即得到最优解,平均反射率为-15.0420,厚度为1.43 mm,均优于传统算法得出的结果。结果表明,改进后的遗传算法具有收敛速率快、不易陷入局部最优解等优点。     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.