改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

航空发动机全包线自适应解耦控制器设计

为实现航空发动机在全包线的解耦控制, 在飞行包线内选择了若干点, 使用遗传算法对单神经元自适应解耦控制器的比例系数进行了离线优化。以优化得到的若干组参数为训练样本, 离线训练径向基函数(RBF)神经网络, 训练后的网络可映射高度、马赫数与比例系数之间的非线性关系, 飞行包线内任意点的解耦控制器比例系数即可由该网络得到。仿真表明:在设计点和非设计点, 系统均具有良好的动态特性和解耦特性。该方法结构简单、易于实现, 具有实用价值。      

基于最大容差域的容差设计方法

提出了基于最大容差域的容差设计方法。首先,给出了最大容差域的定义,分析了其性质与特点;然后,针对电路设计,以容差域体积为评价指标,基于电子设计自动化（EDA）工具利用优化算法来求解最优容差设计方案;最后,通过对某放大电路进行容差设计,验证了方法的正确性。该方法适合在电路设计的早期开展,克服了现有的基于公差 成本函数的容差设计方法的片面性,能更有效地实现电路健壮性的设计要求。     

基于扩展单故障策略的多故障诊断算法

目前存在的测试性分析和故障诊断工具基本都是基于单故障假设,这一假设已经不适用于拥有很多元器件的复杂系统或者在运行过程中很少或不具备维修机会的系统。针对这一问题,研究了有效的基于扩展单故障策略的多故障序贯测试算法。该算法以最优单故障策略为基础,通过应用附加测试来隔离隐藏故障;通过更新故障状态集,重新调用单故障策略来隔离冒充故障。以某型机载电子设备为例给出实例分析,验证了该算法隔离隐藏故障和冒充故障的有效性。     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。     

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。     

宽带信号近似最大似然方位估计快速算法

 针对短采样宽带信号近似最大似然方位估计（AML）计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的近似最大似然方位估计快速算法（PAML）。该算法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用完美抽样方法从该概率分布函数中抽样。与AML和遗传算法的对比实验研究表明,两目标情况下PAML算法在中低信噪比条件下的估计性能与AML和遗传算法性能相当,而计算量分别是二者的1/24和1/3。随着目标个数的增加,PAML算法的计算量优势将更加明显。     

基于多子人口群协作进化的拦截轨道优化

针对基本遗传算法对航天器拦截轨道数值优化计算效率较低的问题,提出了一种新的基于多子人口群协作进化的算法。使用子人口划分技术提高了人口多样性防止早熟,用免疫算子减小搜索空间,两者都加速了进化计算过程。应用此算法求解了具有推力约束和拦截时间约束使燃料消耗量最小的航天器拦截轨道,并分析了其与基本遗传算法的不同。通过航天器拦截轨道仿真表明,该算法优于基本遗传算法,可用较少的计算时间得到全局最佳解,提高了航天器拦截轨道优化的计算效率。     

基于遗传算法的双层发散冷却优化

描述了基于遗传算法的双层多孔介质骨架发散冷却的优化方法.冷却剂在固定压差(Be数)与多孔介质特征尺寸的条件下被注入固体骨架,通过改变多孔介质的材料、孔隙率和厚度比例,在满足固体骨架的质量和成本等约束条件下,以最低热端表面温度为优化目标,利用遗传算法找出可行的最优冷却结构设计.计算结果表明,靠近冷端的第一层多孔介质孔隙率应当尽可能的大以提高冷却剂流量,但是其组成材料对热端表面温度影响很小,而第二层靠近热端的多孔介质的组成材料对热端表面温度有很重要的影响,它的孔隙率取决与其对有效导热系数、冷却剂流量和内部热交换系数三方面影响的平衡.