Microstructure and Magnetic Anisotropy of FeCoNbB Films

Effect of Nb contents on microstructure and magnetic properties of FeCoNbB films has been studied. X-ray diffraction (XRD) analysis reveals that Nb plays a role in refining grain and in facilitating formation of amorphous structure. When Nb content is more than 8 at%, the films transform from crystalline to amorphous structure, accompanied by variations in magnetic properties. An unusual out-of-plane anisotropy component is consequently observed. It can be suggested that the anisotropy induced by increasing Nb contents be attributed to stress-related magnetoelastic anisotropy. The undesirable anisotropy is greatly reduced by thermal annealing, reducing film thicknesses or applying an external magnetic field together with Si addition.     

粉末锻造钢12Cr2Ni4A和18Cr2Ni4WA的组织与性能

讨论了粉末锻造钢１２Ｃｒ２Ｎｉ４Ａ和１８Ｃｒ２Ｎｉ４ＷＡ的组织与性能。氧含量低于０．２％，碳含量为０．０８～０．１２％的粉末锻造钢１２Ｃｒ２Ｎｉ４Ａ和碳含量为０．１１～０．１６％的粉末锻造钢１８Ｃｒ２Ｎｉ４ＷＡ有较好的力学性能。长时间扩散退火可有效地提高粉末锻造钢的韧性。     

模拟退火法临界温度估算及整体最优化新算法

模拟退火法是模拟固体退火过程的基础上发展起来的一种整体最优化算法，本文在研究模拟退火过程的特征量－－临界温度和新的随机搜索算法的基础上，得到一种只需在较小的温度范围内进行退火的新的模拟退火算法，数值试验表明，对于目标函数的局部极小值和整体最小值不接近相的优化问题，本算法只需较少数量的迭代便能收敛于整体最小解。     

基于混和寻优算法的时域低阶等效系统方法

现代高增稳飞机的阶次高达几十阶,需要将其降阶为具有特定形式的低阶等效系统才能与已有的飞行品质规范相比较,从而评价其飞行品质并改进飞控系统的设计.相对于频域等效系统方法,时域低阶等效系统方法可以在线采集系统的输入及输出数据,充分考虑各种非线性因素的影响,在飞机飞行品质评价时,对等效系统相关参数进行在线估计,具有较强的实用价值.针对时域等效拟配提出了一种混和寻优算法,即模式搜索-模拟退火法,该算法较好地克服了局部寻优和全局寻优的缺点,并在寻优过程中加入了对参数范围的限制,寻优结果可以快速收敛于全局最优解,并且不受初值变化的影响,对飞机飞行品质的在线评价具有重要意义.      

模拟退火算法和POD降阶模态计算在翼型反设计中的应用

在翼型反设计中用模拟退火算法作为寻找目标函数极值的优化算法;对翼型流场的计算采用基于正交分解(Proper Orthogonal Decomposition-POD)的降阶模态,这种方法可以降低流场反复计算所需的大量机时。本文将二者结合,并应用到翼型反设计领域,对几个给定翼型压力分布反求翼型表面。计算结果表明本文方法是可行的,且优化算法具有全局优化和鲁棒性强等特点。此外,本文提出了用扰动翼型函数的方法形成POD降阶模态中的快照,利用这些快照形成的基模态,拓展了加鼓包函数方法的表达范围。     

基于SA-DPSO混合优化算法的协同空战火力分配

针对超视距(BVR)多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,提出了一种新的火力分配数学模型。该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标相对贡献较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源。在此基础上,提出采用模拟退火(SA)-离散粒子群(DPSO)混合优化算法求解协同空战火力分配,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力,避免陷入局部极小。仿真算例验证了新模型的优点以及SA-DPSO混合优化算法的有效性。     

基于混合遗传算法车间多工艺路线批量调度

结合启发式分派规则和模拟退火算法,给出了改进的遗传算法——遗传退火算法(GASA,Genetic Algorithm-Simulated Annealing Algorithm).该算法采用新型POX交叉算子,通过结合模拟退火算法,有效地避免了基本遗传算法解决车间调度早熟的问题,并通过实验验证了该算法的有效性.基于GASA研究了航空复杂产品制造车间中,考虑生产批量、生产转换时间、允许多设备加工路线的车间静态与动态调度问题,分析并验证了不同分批方法对考虑以上因素的车间生产调度结果的影响.该算法已应用到某航空车间生产计划与控制系统中.      

非线性摩擦失谐叶片排序并行退火算法

基于叶片模态实验获得的叶片失谐参数,基于非线性摩擦阻尼分析提出一种失谐叶盘结构的集中参数模型.综合模拟退火算法的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力,并引入禁忌表作为搜索记忆表,提出了一种应用模拟退火进化算法附加禁忌表的叶片排序优化方法.同时结合图形处理器运算设计了基于compute unified device architecture(CUDA)的并行算法并且分析其算法性能.研究表明:基于并行框架寻优可以获得4.5倍的加速,同时按照优化后方案安装,可以明显降低叶盘系统振动响应幅值与方差.      

基于SAPSO算法的异步电动机参数辨识

异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,可以准确有效地对异步电动机的6个等效参数进行辨识,与遗传算法相比,SAPSO算法易于实现且收敛速度快。算法采用考虑铁耗的异步电机dq坐标系下的模型来实现,将温度对电阻参数的影响考虑在内。通过算例证明了算法能够有效地对电机参数进行辨识及跟踪电阻的变化。     

基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,提出了一种改进的遗传算法,即基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法(PCASAGA,Adaptive Parallel Simulated Annealing Genetic Algorithms Based On Cloud Models).PCASAGA使用云模型实现交叉概率和变异概率的自适应调节;结合模拟退火避免遗传算法陷入局部最优;使用多种群优化机制实现算法的并行操作;使用英特尔推出的线程构造模块(TBB,Threading Building Blocks)并行技术,实现算法在多核计算机上的并行执行.理论分析和仿真结果表明:该算法比其他原有的或改进的遗传算法具有更快的收敛速度和更好的寻优结果,并且充分利用了当前计算机的多核资源.