基于免疫算法的柔性制造单元动态调度研究

 为了将调度理论实用化,研究接近生产实际的柔性制造单元动态调度,既解决路径选择问题,又优化工序调度方案。不仅考虑了零件分批、工艺路线柔性可变、不相容指标协同优化等问题,而且探讨了由于设备故障、加工任务临时变动等扰动因素引起的动态调度。建立了柔性制造单元动态调度的数学模型;针对这个组合优化问题的难处理性,提出了一种免疫算法;引入了滚动 扰动混合再调度策略。采用提出的方法求解西安航空发动机(集团)有限公司的柔性制造单元动态调度问题,得到满足实际生产要求的优化调度方案。实例仿真结果表明柔性制造单元动态调度问题采用提出的算法、策略和方法基本能够得到解决。
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基于免疫粒子群优化的不等时间间隔发动机性能综合指数组合预测

首先利用奇异值分解滤波算法,对测量参数进行滤波处理,进而合成发动机性能综合指数。针对性能综合指数为不等时间间隔的情况,在改进灰色预测模型中引入新陈代谢思想,提出一种基于免疫粒子群优化权值的改进灰色模型与支持向量机相结合的性能指数预测方法。仿真实例表明:组合模型的预测精度明显高于改进灰色预测模型,略高于支持向量机模型;且对于大多数样本点,组合模型的预测结果变化更加平稳。     

模糊极大极小算子神经元网络的图灵等价性

将模糊Zadeh算子的定义域作了扩充,并重新定义为模糊极大极小算子,使其满足交换律、结合律和零元律.在此基础上提出一种模糊极大极小算子型神经元网络模型,符合一般模糊算子型神经元网络的定义.与传统的Zadeh算子型模糊神经网络相比具有较强的映射能力.详细证明了用该模糊极大极小算子神经元网络可以计算与图灵机等价的部分递归函数,从而表明模糊极大极小算子神经元网络的计算能力等价于图灵机.将传统神经元M-P模型神经网络的图灵等价性推广到模糊神经元网络.     

多因素影响下舰载机备件需求的组合预测

舰载机列装时间较短,备件的样本数据较小,而且保障中受起落次数、飞行强度、海洋恶劣环境等因素影响较大。针对舰载机这一系列保障特点,选用了对多因素影响的小样本有较好预测效果的 BP神经网络、GM(1,N)预测模型和 SVM回归预测模型 3种预测方法,建立基于 IOWA算子的组合预测模型,以误差平方和为准则对数据进行分析,并利用 Matlab工具箱进行优化计算,从而得出最优组合预测结果。实例分析结果验证了该组合预测模型 的科学性和优越性。     

一类加权不等式及在临界指数问题中的应用

研究了关于调和算子的加权不等式,推广了Bernis等人关于类似问题的结果,并且得到一些新结果．利用这些新结果,讨论了关于半线性部分是多调和算子的临界指数问题. 改进了问题存在非平凡径向解的必要条件,使该问题存在非平凡径向解的范围比已知的范围增大一倍.      

依托神经网络框架的姿态控制算子设计

针对传统的运载火箭控制系统软件设计模式,本文以姿态控制软件作为研究对象,考虑使用神经网络框架的设计思想建立姿态控制系统软件设计框架,重点讨论了姿态控制算子的设计方法,介绍了姿态控制软件和神经网络框架,讨论了框架在软件开发中的优势并分析了依托神经网络框架建立姿态控制软件框架的要素,阐释了基于本体论的姿态控制算子的建模过程,算子的具体设计以及如何将姿态控制算子嵌入到神经网络框架中。仿真实验验证了本文所设计算子的正确性。     

复合材料层压板热屈曲优化设计的自适应免疫遗传算法

复合材料层压壁板的热屈曲优化问题是高速飞行器结构设计的重点考虑内容。通过对免疫遗传算法引入自适应交叉和变异,构造了一种自适应免疫遗传算法(AIGA),并将该算法应用于考虑强度约束的层压板热屈曲铺层顺序优化设计。并将算法的优化结果与简单遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)的优化结果进行了比较,结果表明该算法收敛速度快,优化解的质量最好,并有效的克服了SGA易于早熟收敛,IGA收敛缓慢的缺点。同时研究了抗体调节系数对AIGA算法性能的影响。     

基于WBS- RBS与GHWA算子的驾驶舱眼动交互风险评估

为了能够评估飞机驾驶舱眼动交互过程中的安全风险,提出了一种基于工作分解结构-风险分解结构和广义混合加权集结算子的安全风险评估方法。通过WBS-RBS构建安全风险矩阵,对风险进行识别,得到了飞机驾驶舱眼动交互的风险指标体系。根据专家评估的隶属度值和非隶属度值计算每个风险的GHWA算子,通过GHWA算子的得分值M(A)与精确值Q(A)对风险进行排序,从而得到安全风险评估结果。以飞机驾驶舱眼动交互过程为例进行了分析,得出以下结论：从整体上来看,风险排序中设备未正常检修、设备调试不合格和眼动交互对人员的影响这三项得分值M最大,这表明在眼动交互过程中对人为因素的控制更为重要。     

一种航空发动机性能监控的免疫神经网络模型

提出了一种基于免疫神经网络的航空发动机性能监控与故障检测模型.利用人工免疫系统的识别机理,并结合人工神经网络,确定发动机性能偏离正常值的程度(异常度),实现发动机性能趋势的监控.该方法能够灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大.通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效.      

一种推广的靶效应模型及其对剂量-存活率的拟合探讨

辐射生物物理模型对于准确、有效地评估空间辐射引起的生物损伤及风险具有重要意义。目前较为流行的基于地基模拟的“靶效应模型”和“非靶效应模型”，是进一步探索空间辐射生物物理模型的基础。在考虑了辐射的非靶效应和机体复杂的修复过程的基础上，将传统理论中“击中”即“失活”的线性关系进行了推广，提出了基于否定算子的靶效应模型。通过对辐射钝感和敏感的两类细胞辐射实验中剂量与细胞存活率数据进行拟合发现，对于正常皮肤成纤维细胞的存活率数据，经典的靶学说与基于否定算子的改进靶效应模型都有较好的拟合效果；而对于人类胚胎肝细胞的存活率数据，基于否定算子的改进靶效应模型的拟合结果明显优于传统的靶学说模型。拟合结果中的模型参数值在人成纤维细胞和胚胎肝细胞中明显不同，说明了本模型的参数与传能线密度，细胞的种类、以及修复能力等物理和生物因素有关。