压气机叶栅多点气动优化设计

采用Pareto排名策略和共享小生境技术,实现遗传算法的多点优化设计。压气机叶栅的多点气动优化设计是针对某初始叶栅同时优化不同来流攻角状态点的气动性能,使其达到攻角特性最优。压气机叶栅网格由NU-MECA/Igg软件生成,流场由NUMECA/Fine软件求解。多点气动优化设计结果显示出本文发展的优化设计平台能够较好的实现多点组合气动优化设计。     

一种自适应随机优化算法

提出了一种新的基于群体搜索的随机优化算法。该算法的基本思想是：１） 像遗传算法那样,采用二进制串来表示问题的尝试解;２） 解串中每个二进制位的取值,由一可改变的概率分布控制;３）根据群体中最佳解串与最差解串编码结构上的差异,对相关的概率分布进行修改。文中给出的模拟实例,显示了新算法在求解函数全局优化问题中的有效性     

基于遗传算法优化的涡扇发动机三维模糊控制

为进一步解决传统二维模糊控制器存在的快速响应与稳定性之间的矛盾,以及提高控制器的响应速度,减小超调,改善稳态性能,设计了一个基本的三维模糊控制系统,在基本控制系统的基础上引入了模糊积分混合控制器,利用改进的遗传算法对模糊规则进行了优化设计,引入了Smith预估补偿器。仿真实验结果表明,所设计的三维模糊控制系统响应速度快、无超调、控制精度高;有效克服了时间延迟的影响;鲁棒性较好,适用于小型涡扇发动机"小偏离"动态模型的控制研究。     

蚁群算法在DGPS动态整周模糊度解算中的应用

在基线长度已知的情况下,利用零空间约束动态求解GPS双差整周模糊度,进行解的去相关后,应用蚁群算法在整周模糊度空间内寻优。根据实测算例解算结果,蚁群算法在很少的解样本数内获得了很好的搜索结果,与遗传算法结果相比较,证明了蚁群算法在相同搜索率的情况下,具有更高的搜索可靠性。     

应用遗传算法优化低/零相关区序列偶

介绍遗传算法的特点和低/零相关区序列偶的概念。讨论用遗传算法优化两个字节长度内(63长以内)的低/零相关区序列偶。通过实验发现,所搜到的序列偶具有比较理想的低/零相关区和很高的主峰值。     

Clipper返回舱气动布局优化方法研究

俄罗斯联邦空间局提出的Clipper飞船返回舱采用升力再入方式，结合了飞船和航天飞机的特点，升阻比高、机动性强、稳定性好、过载低、空间大，而且可以部分重复使用，是未来低成本天地往返运输系统可能的发展方向。采用基于牛顿理论的气动力工程方法对气动特性进行预测，建立了考虑高超声速升阻比和效用容积时的多目标气动布局优化模型，利用多目标遗传算法进行了优化计算，获得了约束条件下的Pareto最优解集。     

基于遗传算法的圆柱阵列旁瓣电平优化方法

由于共形阵列所具有的特性,使其正得到日益广泛的应用,但其方向图具有相对主瓣较高的旁瓣电平。为此,文章针对基本的共形阵列——圆柱阵列的天线阵元,应用经典遗传算法进行唯幅度的方向图综合,来优化旁瓣电平。仿真结果表明：该方法可有效降低圆柱阵列的旁瓣电平,为解决此类问题提供了有益的参考。     

基于加权融合的复合制导方法研究

精确制导武器在近几次局部战争中显示了超常的作战能力.为了实现高精度制导,多种传感器的综合制导方式已在精确制导武器上广泛运用.如何充分发挥各种传感器的优势进行实时融合制导,是多传感器制导的技术难点.本文着重分析了目前各种制导方式、多传感器制导中存在的不足,讨论了基于先验和专家系统综合评估决策的多种制导方法的加权融合制导方法.给出了一种加权融合算法,该算法是基于某种导弹的仿真实时融合算法.该方法适用所有的制导方式,更适于多传感器融合复合精确制导武器,已在多种类型的地面跟踪测量设备上进行了验证,证实了该方法切实可行.在多种传感器和信息处理方法高度集成的未来,相信会得到更广泛的运用.     

压电智能结构和反馈控制的集成优化设计

针对挠性结构振动控制中智能材料的特性,综合考虑压电敏感器/致动器的位置、尺寸、质量及其对挠性结构刚度特性的影响和控制律,建立系统状态空间模型,提出一种新的优化配置的性能指标和集成优化设计方法。运用李雅普诺夫稳定性定理证明了闭环系统的全局渐近稳定性,性能指标的最小值可取为相应矩阵的迹而不依赖于系统的初始状态。采用遗传算法寻优,数值仿真结果表明,该设计方法能够快速的抑制系统的振动。     

多目标翼型优化设计基因算法研究

本文把基因算法用于多目标翼型优化设计,针对基因算法的搜索原理和气功外形特点,提出了与之相适应的Ｂｅｚｉｅｒ曲线基因表达,构造了用于优化设计的适应度函数,发展了一种小种群演化方法。针对小种群基因算法中出现的近亲繁殖问题,提出了远亲配对策略、构造了自适应非均匀变异算子,提高了算法的收敛速度。文中最后给出了基于全位势方程求解程序的翼型重构反设计以及单目标和多目标翼型优化算例。