极值搜索算法的研究与进展

回顾了极值搜索算法的发展历程,分析了单变量和多变量极值搜索算法、滑模极值搜索算法、斜率搜索算法等算法的优缺点,着重描述了变参数滑模极值搜索算法和退火回归神经网络极值搜索算法等,并且通过重构系统的损失函数方法将极值搜索算法的应用推广至一般系统,拓展了其应用范围。通过其应用实例说明,极值搜索算法能够解决航空控制、工业生产中的一些关键技术问题,因而有必要深入研究极值搜索算法。     

基于优化拟形的航空发动机控制器降阶方法

提出了一种基于优化输出拟形的航空发动机多变量控制器降阶方法,并以LQG/LTR控制器降阶为例,成功地将原控制器从8阶降为3阶.首先将控制器分为积分环节部分和稳定子系统部分,采用输出拟形的方法用低阶系统去逼近稳定子系统使二者具有相近的阶跃响应,利用遗传算法优化出低阶系统的参数,将低阶系统和分离出来的积分环节合并后即得到降阶后的控制器.与采用平衡截取Schur降阶方法比较,本方法可将系统阶次降得更低并取得更好的动态响应效果.     

基于蚁群算法的TSP的仿真与研究

对于旅行商问题的研究始于19世纪,从20世纪中叶开始随着计算机技术的发展而不断发展。蚁群算法是一种新型的优化算法,于20世纪90年代提出,最早成功应用于解决旅行商问题。研究表明,蚁群算法有着极强的鲁棒性发现较好解的能力。通过编程实现了用蚁群算法解决旅行商问题,通过仿真实验研究了各参数对算法的影响。     

基于拉普拉斯正态混合分布概率密度函数估计的语音分离算法

由拉普拉斯分布概率密度函数推导得出的符号函数作为语音信号分离算法中的激活函数,目前广泛应用在基于独立分量分析的语音分离算法之中.为了提高语音分离算法的收敛速度以及分离性能,提出把拉普拉斯正态混合分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,得到一个更加适合语音信号分离的激活函数,基于此函数提出一种快速语音分离算法.把推导出的激活函数应用于独立分量分析(ICA)的自然梯度算法中进行计算机仿真实验,可验证本文算法的收敛性能和分离性能.     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。      

基于小波变换的多聚焦图像融合评述

概述了数据融合的基本概念和应用,简明分析了多聚焦图像的成像机理,从像素级层面上描述了基于小波多尺度变换的图像融合思想和过程.由于在基于小波变换的图像融合过程中,融合规则起很重要的作用,因此本文重点综述了适于多聚焦图像融合的三种融合规则：基于像素的融合规则、基于窗口的融合规则和基于区域的融合规则,并对这些规则进行了比较,最后给出了图像融合效果的客观评测方法.     

二维过渡区含化学反应的喷流干扰流场DSMC/EPSM仿真

构造可仿真含化学反应的稀薄／连续不同流动区域的DSMC／EPSM混合算法，应用该算法，数值模拟过渡区有横向喷流干扰的二维有限平板高超声速化学反应流场，分析流场结构和物面气动系数分布等特性，充分反映稀薄／连续混合区域高超声速流动中的化学反应效应，同时通过与DSMC算法比较，论证DSMC／EPSM混合算法的可行性与计算效率相对提高的优越性。     

基于改进BPNN复合材料层合板损伤识别

将B样条小波展开技术提取的损伤特征值作为改进BPNN输入进行学习与识别,识别结果显示该方法能够对复合材料层合板多种损伤进行快速准确的识别。     

发动机滑油散热系统性能计算方法及其应用

讨论了安装鼓风机引起滑油附加温升的原因并提出了合理的计算模型,完善了滑油散热系统性能计算方法。研究表明,在建立良好的物理模型的基础上,应用遗传算法对模型结构参数进行优化,可以显著提高系统模型的精度,减小系统性能计算误差。应用本文的计算模型分析了温控活门对滑油温度的影响,并建立了预测燃、滑油瞬态温度值的方法,为发动机的安全运行提供了指导。本文方法的优点是只需少量滑油系统试验数据即可获得满意的模型拟合结果,从而大大节约了试验费用,提高了试验效率,并能有效预测试验难以达到的恶劣条件下的滑油散热性能。      

遗传算法对压气机叶片排序的应用

采用遗传算法研究压气机叶片装配中的排序优化问题。详细给出了遗传算法的计算步骤、计算过程中叶片序列可行解的编码、交叉算子、变异算子的选择方法,建立了对叶片排序问题的适应度函数及其优化的评估方法。具体算例表明所建立的方法对压气机叶片排序问题有较高的效率和满意的准确度。