基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计

将基于实数编码的遗传算法与能准确描述翼型粘性流动的NS方程以及旋翼气动分析模型结合起来,以旋翼最大悬停效率作为优化设计的目标对旋转机翼飞机的机翼进行优化设计,设计结果表明通过优化设计旋翼的气动性能得到了提高,达到了优化设计的目的,旋翼优化设计方法是可行的.     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。     

基于退火惩罚混合遗传算法求解生产批量计划问题

针对以获得最低生产成本为目的的批量生产计划问题，提出了该问题的混合整数规划模型，首先，根据单级多资源批量计划问题的特点提出了问题的数学描述，；然后根据该数学问题的复合性，利用遗传算法的随机搜索和进行化过程寻找问题的全局最优解，为了防止适应度函数的过早收敛，引入退火惩罚因子对适应度函数进行处理，使得获得全局优解的可能性加大，实验结果表明，该方法能获得比传统遗传算法更为理想的近似最优解。     

用遗传算法求解柔性作业车间调度问题(英文)

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP-hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序由一个机床集合中的任意一台加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法 ,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复过程 ,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度问题是有效的。     

隐马尔可夫模型在对象定位中的应用与实现

以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。以真实的人体脊柱X光照片为实验样本进行的定位实验,结果表明:HMM模型不需要对图像施加较多的限制,就可获得较成功的定位结果,同时引入了可控的最优搜索算法后,定位效果有了进一步的提高。还通过实验分析了可控制的最优搜索的两个控制参数对定位性能的影响,并提出了定位性能具有区间性的结论。     

一种变论域模糊自适应导引律研究

针对空空导弹的导引律问题，基于模糊逻辑和遗传算法．提出了一种论域自调整的进化模糊导引律。将导弹与目标的接近速度以及导弹的视线角速度作为模糊控制器的输入，指令加速度作为输出，并在传统的模糊逻辑控制基础上引入了一个非线性变论域函数，从而实现了模糊变量论域的动态改变，然后使用遗传算法对导引规则进行了寻优。以某型空空导弹模型为对象使用MATLAB对导弹攻击过程进行了仿真。仿真结果表明，该方法的机动过载小，拦截飞行时间短，是一种较为优越的制导方法。     

变容量限制多阶段存储问题及其求解算法

本文给出了求变容量限制多阶段存储问题的最优存储方案的一个数值算法，证明了它的理论依据，并举例说明了算法的应用。该算法具有概念清楚、步骤明确、收敛性好、易于编程实现等优点，在存贮管理中有推广应用价值。