改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现：低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。     

基于聚束照射SAR成像算法的条带SAR数据处理

为实现聚束照射合成孔径雷达（SAR）与条带模式SAR成像算法上的统一，本文利用两种模式之间的内在联系，将条带模式SAR数据分块处理，等效成聚束模式数据。然后，用聚束照射SAR成像算法实现条带数据的成像处理。针对具体数据，文中还对成像区大小的选择作了分析，并推导出成像长度与滤波器带宽应当满足的关系式。包场数据的处理严格证实了理论分析并验证了本文运用的方法。     

飞机穿越微下击暴流风切变的智能控制

在应用模糊逻辑建模与辨识方法建立微下击暴流风切变模型的基础上，根据恒定俯仰姿态改出微下击暴流的飞行引导策略，提出了一种改出微下击暴流风切变的模糊反馈控制系统，并将遗传算法应用于该模糊逻辑控制器的设计。结果表明，本文提出的建模方法能够更真实地反映出飞机穿越微下击暴流风场的动态特性；采用模糊逻辑控制器，可使得飞机在穿越微下击暴流风场时具有较好的改出性能；另外，遗传算法的应用对已设计的模糊逻辑控制器进行了优化，进一步改善了飞机穿越微下击暴流的性能。     

基于批生产的逐段式车间作业调度算法

探讨了离散作业型（Job shop）车间中的作业调度的分阶段模型，并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法，通过对一个实际车间作业调度仿真比较，此算法运算速度比最短加工时间（SPT）和最少工作量剩余（LWR）算法快，其调度结果在实际作业车间具有可执行性。     

多随机变量的桁架结构系统的可靠性分析及优化设计

针对桁架结构系统，采用随机有限元法（SFEM）计算结构系统的响应量，考虑内力重新分配，建立失效模式的安全余量方程，用验算点法计算失效模式安全余量的可靠性指标，用改进的分枝限界法，寻找主要失效模式，通过对主要失效模式方程线性化研究，计算失效模式安全余量之间的相关系数，寻找主要失效模式，通过对主要失效模式方程线性化研究，计算失效模式安全余量之间的相关系数，最后用PNET法计算出结构系统的失效概率，同时给出多随机变量的结构系统可靠度的敏度表达式，采用最佳矢量法，求解了大型桁架结构系统基于可靠性指标约束下的最小重量的优化设计问题，最后，给出了实际算例，计算结果表明；采用随机有限元法能更好地考虑结构系统的多个随机变量对系统可靠性产生的影响；所采用的可靠性分析方法和优化方法是有效的。     

飞行冲突探测与解脱的研究

由于空中交通流量的增加,我国的空中交通管理系统面临着越来越严重的航线拥挤。解决这一问题的最有效方法之一就是“自由飞行”,即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度。但这却给管制员的工作带来的困难。本介绍了如何将遗传算法用于自由飞条件下的飞行冲突探测与解脱,并且表明由于该方法计算快速,能够很好地解决飞行冲突问题。     

求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。     

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。