基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

金属热防护系统多层隔热材料的传热分析及参数优化

采用能量平衡方程和离散坐标法近似地建立了金属热防护系统多层隔热材料的一维稳态传热的数学模型,并利用遗传算法和纤维隔热材料的有效导热系数试验数据求解传热反问题,从而得到了模型中的纤维隔热材料的辐射衰减系数、反照率和隔热屏表面辐射发射系数。最后,由实验测得了多层隔热材料的有效导热系数,验证了采用优化参数后,多层隔热材料的传热模型的正确性。     

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

MRF模型去雾算法在机场场面监视中的应用

面对日益严峻的雾霾天气对民航业的影响,在雾霾天气下的机场场面监视方面,文章提出了一种基于MRF模型的去雾霾算法,并利用CNC去雾霾效果评价体系与Retinex、He等传统去雾霾算法的去雾效果进行了对比,可以看出,MRF模型去雾霾算法对场面监视的雾霾图像具有较好的效果性和鲁棒性。     

基于并行遗传算法压气机叶片自动优化设计

结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法.将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计和对已有叶型的改进.在构造目标函数时,根据工作攻角范围,构造了考虑非设计点性能的目标函数.分别对进口马赫数为0.5和0.9左右的叶栅采用三台计算机进行并行气动优化设计,优化叶型设计点和非设点性能都明显好于原始叶型.     

Aerodynamic optimization of rotor airfoil based on multi-layer hierarchical constraint method

Rotor airfoil design is investigated in this paper. There are many difficulties for this high-dimensional multi-objective problem when traditional multi-objective optimization methods are used. Therefore, a multi-layer hierarchical constraint method is proposed by coupling principal component analysis (PCA) dimensionality reduction and e-constraint method to translate the orig-inal high-dimensional problem into a bi-objective problem. This paper selects the main design objectives by conducting PCA to the preliminary solution of original problem with consideration of the priority of design objectives. According to the e-constraint method, the design model is estab-lished by treating the two top-ranking design goals as objective and others as variable constraints. A series of bi-objective Pareto curves will be obtained by changing the variable constraints, and the favorable solution can be obtained by analyzing Pareto curve spectrum. This method is applied to the rotor airfoil design and makes great improvement in aerodynamic performance. It is shown that the method is convenient and efficient, beyond which, it facilitates decision-making of the high-dimensional multi-objective engineering problem.     

空心风扇叶片结构优化设计方法及程序实现

在空心风扇叶片结构强度分析的基础上,以叶片最大等效应力水平为约束条件,建立了叶片质量和径向位移最小化的双目标优化模型.采用正交试验设计的方法,分析了各设计变量对约束函数和目标函数的影响,减少了设计变量的数量.为了提高优化设计效率,采用径向基函数插值的方法,构造了约束函数和目标函数的响应面替代模型,从而避免了优化设计过程中大量的结构有限元分析求解.针对空心叶片结构强度优化设计的示例,探讨了替代模型和带精英策略的Pareto排序遗传算法的具体应用,得到了分布均匀的Pareto最优解,给出了空心叶片示例的具体优化设计结果.