设计敏度在气动弹性遗传优化中的应用

利用遗传算法和遗传/敏度混合优化算法对某复合材料机翼进行气动弹性优化设计研究,并提出在使用这两种算法时根据设计敏度信息计算设计变量的重要性指标、从而确定主要和次要设计变量、进而调整设计变量变化域的方法,以提高算法的寻优效率.研究表明:设计变量变化域的定义直接影响遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的寻优效率,特别是单独使用遗传算法时影响程度更大;定义时应该在确保设计空间包含足够的优秀可行解的前提下,尽可能地缩减搜索空间.所提出的基于设计敏度调整设计变量变化域的方法在实际应用中能取得较好的效果:该方法既能明显提高遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的搜索效率,又能显著增强两种算法辨识可行域的能力.      

飞机设备吊舱环境控制系统的优化设计

介绍了国外机载设备吊舱环境控制系统技术发展的状况,提出了一种新的回冷逆升压式冲压空气循环制冷的吊舱环控系统方案.建立了4种典型吊舱环控系统优化设计的数学模型,并对其优化方法进行了探讨.对系统优化结果的分析表明,优化设计的回冷逆升压式空气循环制冷系统具有最小的载机燃油代偿损失,其性能和效率的综合设计指标达到世界先进水平.     

基于台架的涡扇发动机优化调整分析

提出了一种新的发动机优化调整方法.这一方法以多自由度多目标优化理论为基础,利用发动机性能仿真模型和故障诊断模型,在对故障发动机进行故障诊断的基础上,通过调整发动机可调部件以使发动机的性能达到设计要求.利用这一方法建立的发动机调整模型被用于某型处于生产试验阶段的涡扇发动机的实际试车调整中,实践表明,发动机调整模型所得到的最优调整方案能够有效地指导故障发动机的试车调整.      

解决排班问题的多目标优化模型及算法研究

为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证.      

一种复杂系统风险概率评估方法

对有限样本条件下的复杂系统风险发生概率评估问题,提出了小样本评估小概率事件的建模方法,通过非线性函数逼近累积概率与临界参数极值之间的映射关系.建立了风险概率评估数学模型,通过非线性回归方法得到了风险概率评估基本模型.对原始数据在评估模型中产生的误差作为目标函数,建立概率评估优化模型.并采用改进遗传算法对分布参数进行优化计算.以飞行安全为例,实现了有限样本情况下的飞行风险概率的计算,并通过最优逼近函数提高了计算精度.      

自动测试系统集中互连信号优化设计

基于对自动测试系统被测设备的信号种类及数量的分析,构建了被测对象测试信号数学模型,分析了不同测试模式下的测试资源需求情况,并从提高测试系统性价比这一基本原则出发,提出了自动测试系统硬件平台测试资源优化配置的理论计算方法,对自动测试系统的工程设计具有指导意义。     

面向涡轮叶片方案优化的变保真度设计系统

提出了面向涡轮叶片初始设计的变保真度的多学科设计优化方法,建立了自动化的设计系统以提高设计效率.该系统集成了分析工具和设计团队以及数据管理系统,使得设计过程自动地运行.开始设计阶段使用基于经验公式的低保真度模型;优化中的三维仿真过程使用基于精确的流体分析和结构分析的高保真度模型.过程按照模型保真度的不同分3个阶段,渐近地获得最优解,同时考虑非设计点的优化.通过实验设计搜索并逐渐缩小设计空间,使得高保真度分析所带来的计算成本得以减少.最后以一个2级轴流涡轮的叶片初始方案设计验证了本设计系统.     

多层次法防空导弹弹道优化设计

为了使导弹优化的弹道更有效地杀伤目标,采用多层次法来设计防空导弹中制导段弹道.整个模型分为3层,第1层是导弹中制导段弹道,第2层是导弹末制导段,第3层是战斗部毁伤目标.第1层弹道限定中末段交班点处的弹道倾角进行优化.交班点弹道倾角作为联系第1、2层的全局变量,随它变化而产生一系列的优化弹道.第2层是导弹自寻的模型,通过Monte-Carlo仿真得到脱靶量分布的数学期望和标准差,这是联系第2、3层的全局变量.第3层由脱靶量的分布计算杀伤概率,最大杀伤概率对应的第1层弹道就是系统的最优解.多层次法表明了中制导段弹道优化设计和最终导弹杀伤概率之间的关系,使得杀伤概率这一效能指标能够作为中制导段弹道优化的指标.最后进行了拦截高空高速巡航目标和低空低速巡航目标的算例计算.      

基于DSI插值的三角网格质量优化

通过对三角网格的单元顶点进行几何位置调整,提高了网格的质量,实现了网格的质量优化.几何位置调整是使用离散点光滑插值(DSI,Discrete Smooth Interpolation)实现的,针对在计算时影响质量优化的邻接边界的单元顶点,采用了在边界处补偿三角形的方法,消除了单元收缩,提高了网格的质量.与加权拉普拉斯算法进行了比较和分析,优于拉普拉斯算法;为了使三角网格在位置调整时保持原始网格的几何细节特征,在插值算法中施加了控制点约束.最后使用算例对算法进行了验证.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.