Hermite算法的收敛性分析及其改进

为了提高多点切触加工算法的计算效率,对其中的Hermite算法进行了改进,并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析,推导了改进后算法的局部收敛条件,同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法.分析和实例表明,改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法,而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度.综合应用上述算法,可以满足一般性自由曲面多点切触加工刀位计算的要求.      

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.      

Non-Thermal Processes in Cosmological Simulations

Non-thermal components are key ingredients for understanding clusters of galaxies. In the hierarchical model of structure formation, shocks and large-scale turbulence are unavoidable in the cluster formation processes. Understanding the amplification and evolution of the magnetic field in galaxy clusters is necessary for modelling both the heat transport and the dissipative processes in the hot intra-cluster plasma. The acceleration, transport and interactions of non-thermal energetic particles are essential for modelling the observed emissions. Therefore, the inclusion of the non-thermal components will be mandatory for simulating accurately the global dynamical processes in clusters. In this review, we summarise the results obtained with the simulations of the formation of galaxy clusters which address the issues of shocks, magnetic field, cosmic ray particles and turbulence.     

一类由星下点反算卫星近圆回归轨道的方法

提出了一类近圆回归轨道的设计方法,解决当飞行任务对星下点有要求时,近圆回归轨道的设计问题。分析了星下点轨迹与轨道参数的关系,概括为当对星下点轨迹有要求时,近圆回归轨道的设计依赖于轨道半径和轨道倾角两个参数的确定。以轨道半径和轨道倾角为未知量依据星下点轨迹要求条件构建了非线性方程组,但直接求解过于复杂,采取迭代的方法解决。编制了MATLAB程序进行设计计算,并将计算结果用软件STK(Satellite Tool Kit)进行仿真。仿真结果显示,该算法能够较好的实现设计目标。     

Simulation Techniques for Cosmological Simulations

Modern cosmological observations allow us to study in great detail the evolution and history of the large scale structure hierarchy. The fundamental problem of accurate constraints on the cosmological parameters, within a given cosmological model, requires precise modelling of the observed structure. In this paper we briefly review the current most effective techniques of large scale structure simulations, emphasising both their advantages and shortcomings. Starting with basics of the direct N-body simulations appropriate to modelling cold dark matter evolution, we then discuss the direct-sum technique GRAPE, particle-mesh (PM) and hybrid methods, combining the PM and the tree algorithms. Simulations of baryonic matter in the Universe often use hydrodynamic codes based on both particle methods that discretise mass, and grid-based methods. We briefly describe Eulerian grid methods, and also some variants of Lagrangian smoothed particle hydrodynamics (SPH) methods.     

后掠翼对细长体中段大迎角绕流的影响

采用在细长体顶点处添加扰动块的方式使细长体的绕流具有确定性.研究了在大迎角下,后 掠翼对细长体绕流结构和气动力特性的影响.实验结果表明,在30°迎角时,细长体中段背 风侧的流动和压力分布受到后掠翼与头部背涡的双重控制.在迎角α=40°~60°范围内 , 后掠翼对细长体中段绕流起主控作用,使细长体中段背风侧流动呈现完全分离流状态,使得 中段背风侧的压力分布保持为均值.      

基于遗传算法的最优Lambert双脉冲转移

研究了初始位置和转移时间不固定的Lambert双脉冲轨道转移的数值解,用三 维图和截面图直观显示了初始位置、转移时间和速度增量的关系,并说明了其在实际工程任 务中的应用价值.基于数值解,提出了Lambert双脉冲轨道转移的优化问题.目标是找到最 优初始位置和转移时间,使燃料和时间的加权和最小.给出了遗传算法求解该优化问题的设 计步骤.该算法应用于2个算例:①平面圆轨道的燃料最优转移,并将遗传算法和Hohmann 转移的结果进行了比较;②椭圆轨道、初始位置有约束的燃料和时间最优转移.结果说明 了遗传算法寻找最优转移解是准确有效的.      

基于云模型的全局最优化算法

基于云模型在定性概念与其定量数值表示之间转换过程中的优良特性,结合遗传算法的基本思想,提出一种自适应高精度快速随机搜索算法,并将之运用到函数寻优中.在定性知识的指导下该算法能够自适应控制搜索空间的范围,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.算法易于实现,不存在遗传算法中的编码问题.试验结果表明该算法具有精度高、收敛速度快等优点.在众多优化问题上有广泛的应用前景.      

任意寿命分布的多部件系统备件配置优化算法

针对部件服从任意寿命分布的多部件系统,提出了基于蒙特卡罗仿真-边际效益分析的备件配置优化算法,采用蒙特卡罗仿真方法计算备件供应效能值,在此基础上引入边际效益分析法确定备件的优化配置.算例中以供应延误时间为供应效能目标值,以费用为约束条件,得到了由若干指数寿命件、正态寿命件和威布尔寿命件组成的多部件系统的备件优化配置清单,并对算法进行了比较验证,结果表明该算法对于解决复杂系统的备件优化配置问题具有良好的适用性.      

六自由度Stewart平台动力学模型的特性分析

根据六自由度Stewart平台的动力学模型,利用矩阵分析的方法详细分析和证明了动力学模型的一些物理特性:动力学模型系数矩阵的有界性,矩阵函数的斜对称性以及动力学模型的线性参数化. 这些工作为基于六自由度Stewart平台动力学模型的非线性控制器设计、系统稳定性的证明以及系统物理参数的辨识奠定了理论基础.