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911.
912.
对带有不确定扰动载荷的桁架结构拓扑优化问题进行了研究.将不确定载荷表示成有界凸集,从而把不确定性问题转化为一个确定性问题.构造了凸集载荷下以体积为约束的柔度最小化模型,该优化模型的实质是在高维椭球内计算最大柔度最小问题.由于采用传统优化模型存在计算上的困难,对凸集载荷进行了数学处理,并据此构造了半定规划形式的优化模型以便求解.优化结果相对于给定载荷的刚度虽然略低,但对不确定的扰动载荷却具有一定的承载能力.算例表明通过半定规划法构造的考虑扰动载荷作用下的优化结果鲁棒性较佳,结构形式更接近于实际工程结构. 相似文献
913.
对设备布置问题,建立了多目标优化数学模型.为弥补当前的现场布置遗传算法在变异阶段的不足,将最优个体变异与随机变异相结合,设计了组合变异策略:首先变异最优个体,如果变异出更优的个体,则用新个体替换当前种群的最差个体;如果最优个体变异不成功,则随机选择一个个体执行随机变异.据此,提出了一种改进的遗传算法用于求解设备布置问题.仿真实验证明了组合变异策略能够在明显较短的时间内,取得与随机变异相当的最优布置结果.对比分析进一步验证了该算法的有效性. 相似文献
914.
多层次法防空导弹弹道优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
915.
基于DSI插值的三角网格质量优化 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
916.
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. 相似文献
917.
对航空结构件铣削加工变形仿真的关键技术进行了深入研究.编制残余应力施加通用程序,建立包含有初始残余应力的加工变形有限元预测模型;由于铣削加工,毛坯体变为薄壁工件,在进行有限元仿真过程中,提出体-壳单元与实体单元的混合单元建模方法,以提高计算效率及便于后续研究;针对工件与工作台单面约束的接触作用及其它工程中的类似单面约束问题,提出将工件视为弹性体,工作台视为刚性体,转化为接触方式进行纯压缩边界条件的模拟,对某典型工件进行了有限元仿真并与模态试验结果对比,验证了其有效性和准确性;基于生死单元技术进行材料去除模拟.通过上述关键技术的理论研究及应用,实现了航空结构件加工变形过程的有限元仿真. 相似文献
918.
919.
利用量纲分析原理和有限元方法,研究了球形压头压入中摩擦对于幂强化材料塑性材料参数识别的影响.通过定义一种基于能量的表征应变,根据识别的两个压入深度的表征应变和表征应力,得到材料的塑性特性;最后研究了摩擦对压入响应、表征应力及材料参数提取的影响.研究结果表明,摩擦对压入的影响与材料的应变硬化指数、弹性模量与屈服极限的比值及弹性功与总功的比值密切相关,弹性功与总功的比值越大,摩擦的影响越小;摩擦对材料参数提取的影响不可忽略,当摩擦系数未知时,对于压入过程中弹性功与总功的比值较大的材料,近似取摩擦系数为0.15,能得到较合理的材料参数识别的结果. 相似文献
920.
基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整. 相似文献