基于自组织神经网络的软件功能测试数据自动生成

针对面向软件功能的测试数据自动生成问题,提出了一种动态自组织特征映射方法,用于生成揭示软件功能故障的测试数据(简称故障数据)。该方法主要有两部分组成,①采用具有全局多峰搜索特性的小生境遗传算法,在输入空间内搜索功能测试数据,生成少量的初始故障数据;②由初始故障数据,采用具有联想和分类能力的可变结构自组织特征映射,不断迭代生成大量相近而不同的故障数据,以便给开发者提供引发这些软件故障的信息,从而确定软件故障行为的模式或假设。用某型空空导弹发射控制软件进行了实验,运行结果表明了方法的有效性,故障数据生成效率高于遗传算法和随机法。     

主动Lamb波监测技术中的传感元件优化布置研究

研究了应用主动Lamb波对复合材料结构试件进行损伤检测时的压电元件的布置优化问题.首先,通过实验选取了不同中心频率的激励信号对结构板进行激励,根据Lamb波响应信号的分析结果对各个压电元件之间的距离进行优化;其次,通过计算S0模式Lamb波的群速度获得边界反射的到达时间,将计算得到的边界反射信号的发生时刻与实际情况进行对比,结果吻合一致,据此可对压电元件进行抑制边界反射影响的优化布置.将压电元件的优化布置应用在具体的损伤检测实验中,实现了复合材料上的一维结构脱层损伤定位.     

求解Euler方程的无网格与有限体积混合算法研究

研究了无网格方法与有限体积法相结合的、求解Euler方程的混合算法.与单一的无网格方法相比较,由于在大部分计算区域采用了有限体积法,使得发展的算法在运算效率上能与有限体积法相当;同时在物体附近嵌入了无网格区,使得在处理几何外形上更具灵活性.有关算法涉及的无网格与网格区域搭接处理,通过在交界面处引入辅助卫星点和网格单元构成边界信息,实现了区域间的流动信息传递.Euler方程的空间导数分别在两区域用有限体积法和无网格法离散近似,时间方向都采用四步显式Runge-Kutta格式推进求解,数值模拟了喷管内流和绕翼型外流,并分别与整体有限体积法和整体无网格方法进行了比较.算例展示出,提出的混合算法能有效捕捉激波间断,且两区域等值线过渡光滑,算法效率如预期与有限体积法相当,表明该方法是可行的.     

吸波材料在飞行器隐身设计中的应用研究

基于多目标优化理论,提出雷达吸波材料在物体表面涂敷位置的优化设计方法。利用电磁波的干涉原理和材料的吸波性能,通过设计吸波材料在飞行器表面的涂敷位置,研究局部涂敷吸波材料所能获得的隐身效果。以某飞行器模型为例开展吸波材料隐身技术研究,实现了雷达散射截面减缩与材料增重之间的优化与折衷。     

二维任意域内基于节点的局部网格生成算法

凸域内基于节点的局部网格生成算法,克服了基于节点的有限元方法的网格生成可能产生的不一致性。将该基于节点的局部网格生成算法的适用范围拓展到二维任意域。另外,提出了通过使用约束Delaunay路径来划分任意域的区域划分算法,该算法使得在并行实现网格生成的过程中各处理器之间无需通信,从而大大提高了节点给定情形下有限元方法网格生成的并行效率。     

基于响应面法的机翼气动/结构一体化优化设计研究

基于响应面法进行了机翼气动/结构一体化优化设计研究,流动控制方程为三维欧拉方程,采用有限体积法进行数值求解,应力和结构变形采用有限元方法计算,静气动弹性分析采用强耦合迭代方式,响应面模型采用二次多项式来构造。以跨音速M6机翼为初始机翼,进行了多目标、多约束情形下的气动/结构综合优化设计,优化后所得到的新机翼具有更佳的气动/结构综合性能,升阻比增加了9.25%,而重量减轻了4.84%;响应面模型精度满足设计要求,拟合误差均不超过1%;这说明本文所发展气动/结构综合优化设计方法是成功且有效的,具有广泛的应用前景。     

基于改进A*算法的可行性路径搜索及优化

针对路径搜索和路径优化问题，提出了一种改进的A＊搜索算法。对估价函数予以加权处理，并引入“人工搜索标志”，避免重复搜索无效区域，能有效且快速地逃离障碍物陷阱，使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径，并对可行性路径进行了优化，得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。     

公路运输路线规划决策支持系统的研究与设计

首先对公路运输最短路线问题进行了分析,建立其数学模型,提出采用路段分组策略、局部Dijkstra算法搜索和全局遗传算法优化的综合求解方法。最后,介绍了系统的总体结构和实现方法。     

GA在摩擦力作用下变位斜齿轮传动模糊可靠优化中的应用

针对传统齿轮强度理论中所存在的不足 ,在充分考虑齿间摩擦力的前提下 ,结合模糊可靠设计理论、优化设计技术和遗传算法的优点 ,提出了基于遗传算法的变位斜齿圆柱齿轮传动的模糊可靠优化设计方法。通过实例计算表明 ,遗传算法在变位斜齿圆柱齿轮传动的优化设计方面 ,效果很好      

航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。