考虑性能及成本的固体火箭发动机多学科设计优化

为综合考虑固体火箭发动机的燃烧室、药柱、内弹道、喷管及成本等学科影响,梳理学科间耦合关系,并建立了以总冲最大、成本最小为优化目标的固体火箭发动机多学科设计优化（MDO）模型。为降低MDO问题的计算成本,提出一种基于Kriging代理模型的多目标自适应优化方法（KRG-MAOM）。优化过程中,分别对目标与约束构建Kriging模型,并采用多目标优化算法求解,在伪Pareto解中综合考虑支配关系与分布特性选取新增样本点,引导优化快速收敛。算例结果表明,KRG-MAOM算法在全局收敛性与优化效率方面具有显著优势。最后,采用KRG-MAOM算法求解该MDO问题,得到可行的Pareto解集方案,与初始方案相比,同性能情况下成本节省约3.36%;同成本情况下性能提升约10.93%,从而验证MDO模型合理性与KRG-MAOM算法有效性。     

基于优先级调配的进离场航班序列动态优化

以可变的优先级作为调配手段,针对航班的进离场序列建立了一种动态优化模型.首先,根据不同进离场阶段的航空器燃油消耗率和安全系数,进行航班初始优先级分配;然后,考虑机场的空中等待航班数量、空域容量、场面容量以及机场的起飞需求,对航班优先级进行二次调配.以总耗油量为目标函数,引入合作型协同进化遗传算法,设计了令一对代表个体形成合作团体的新的代表个体选择方案,改善传统遗传算法中存在的种群多样性低、易早熟等问题.仿真结果表明,在机场容量限制下,该模型仍可以实现流量的动态调配,并有效降低燃油消耗,缓解机场空域及场面的运行压力.     

基于Klocwork的C/C++软件静态检查

为了保证基于Linux与VxWorks操作系统的C/C++软件代码的质量,需要对软件源代码进行Klocwork检查。分别以SVN与ClearCase作为配置管理工具,将Klocwork工具分别在不同的操作系统下完成安装与配置之后,对C/C++源代码进行Klocwork检查。介绍了Linux环境下配置管理工具SVN客户端安装、SVN版本库的代码更新、Klocwork工具的安装与配置、ClearCase版本库的代码更新、以及Klocwork分别在Linux与VxWorks操作系统下进行Klocwork检查的步骤。给出了Klocwork检查分别在Linux与VxWorks操作系统中的详细检查步骤与检查脚本,以及对已经被检查出来的缺陷的处理。典型案例表明,Klocwork检查有助于及时发现并解决C/C++软件源代码的各种缺陷,从而提高软件质量和安全性。     

固体火箭冲压发动机导弹一体化遗传算法优化设计

遗传算法能以很高的概率找到全局最优解，适合工程优化设计要求。研究以固体火箭冲压发动机为动力的导弹的冲仑方案设计，探讨采用遗传算法实现冲压发动机导弹一体化优化设计，给出满足战术技术指标的最优总体方案和冲压发动机方案。算例表明，遗传算法是用于固体火箭冲压发动机导弹一体化优化设计的很好的优化算法，通过一体化优化设计，可以提高冲压发动机和导弹的总体性能。     

垂直冷发射防空导弹弹道设计中的参数优化

根据垂直冷发射防空导弹的飞行程序，分析了影响弹道性能的主要因素，选取相应的参数对弹道进行优化设计。优化前后弹道参数的计算结果表明，该优化方法改善了速度特性，在攻击超低空目标时保证弹道末段俯冲角满足布儒斯特角的要求，是防空导弹弹道的有效设计方法。     

推进剂稳态燃速最优化辨识

考虑侵蚀燃烧对推进剂稳态燃速的影响,将推进剂稳态燃速模型参数辨识问题转化为非线性规划问题求解。采用Powell方法和并行遗传算法组成的混合优化方法,提高了非线性规划问题求解的效率和质量,得到了推进剂稳态燃速模型参数的全局最优辨识值。通过对设计空间的可视化进行优化收敛过程的参数分析,近似得到侵蚀燃烧模型参数的不确定性区间。     

具有星间链路的星座相位设计

通过分析星座空间构形的变化规律，综合考虑星座空间构形对地面覆盖特性、星间链路、空间测量精度以及工作性能的影响，利用改进的层次分析法对星座相位进行优化设计。通过对全球覆盖星座进行仿真，验证了方法的可行性。     

伴随卫星轨道保持

文中利用伴随轨道方程推导出伴随卫星相对运动状态转移方程。基于这一状态转移方程，研究了双脉冲校正中的伴随运动状态的变化，并得出需要的脉冲控制量的解析式。利用遗传算法对脉冲控制量进行了优化设计，求得使总脉冲最小的最优变轨时间，脉冲控制量和轨迹。     

系统可靠性优化方法

介绍了性优化的各种模型：组合优化模型、两类失效模式优化模型、可靠必优化分配模型、多目标优化模型以及可靠性模糊优化模型等。分析了可靠性优化分配模型各种解法的优缺点。研究认为，蒙特卡罗法具有简单和广泛适用性特点，因而推荐使用该法。     

RLV再入轨迹机载快速优化

为了可重复使用飞行器再入轨迹机载快速优化的需求,开发一种再入轨迹快速优化算法。根据RLV再入三维轨迹的特点,引入了新的假设,对RLV再入轨迹状态方程进行简化处理,使优化迭代计算量大大减少,在此基础上,使用乘子法对再入终端约束进行处理,然后用共轭梯度法求解优化再入轨迹,最后以美国航天飞机为例计算再入最优轨迹。结果验证该算法在满足约束条件的情况下,具有很快的收敛速度,在不同初始再入条件和终端约束条件下,计算机时一般小于一分钟。该算法具有很好的工程应用前景。