并行遗传算法在机载宽频带天线罩设计中的应用研究

用评估函数法构造了适用于遗传算法求解的复合材料结构多目标优化问题的等价表达形式,给出了离散变量与连续变量混合优化问题解的染色体表示。研究了粗粒并行遗传算法和细粒并行遗传算法在本类问题中应用的优劣。给出的数值实验表明:粗粒并行遗传算法对天线罩等复合材料结构的优化设计具有更好的适应性和鲁棒性。具有很好的应用前景。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

跳跃式跨大气层飞行弹道仿真分析

针对跳跃式跨大气层飞行弹道的特殊性,建立了其飞行动力学模型,在此基础上,对其弹道进行了仿真分析,得知乘波构型是跳跃式跨大气层飞行器理想气动布局,研究对比了跳跃弹道和惯性弹道的不同性能,结果表明跳跃飞行具有惯性飞行所无法比拟的突防能力。所得结论对跳跃式跨大气层飞行和未来新型武器装备的发展方向的研究具有一定的参考价值。     

基于粒子群算法的翼型优化设计

采用粒子群算法（PSO）对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。     

飞机飞行控制律/操纵效率器多学科优化设计

基于近似模型和遗传算法,针对多操纵面布局飞机提出一种对全包线飞行控制律和操纵效率器几何形状与位置进行多学科优化的设计方法.该方法采用力矩控制方式进行控制,应用鲁棒增益调参方法设计全包线飞行控制系统,利用试验设计方法和径向基神经网络响应面获取近似的气动学科模型和控制学科模型,在近似模型基础上由遗传算法获得优化的设计参数并最终获得优化的控制律和操纵效率器.以某多操纵面布局无尾飞机为例进行计算机飞行仿真验证,结果表明该方法具有可行性.      

基于自适应模拟退火遗传算法的最优Lambert转移

主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移,由于多变量以及方程本身的复杂性,采用传统的优化方法效率低甚至无法求解.采用了自适应遗传算法(AGA),寻求多变量的最优解.同时结合模拟退火算法,得到了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA),该算法既具有全局搜索能力,又改善了一般遗传算法的局部寻优能力.通过仿真,比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果,表明两者寻求最优转移的有效性,以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力.      

一种机器人球腕的模型优化方法

许多机器人的共同特点是在操作臂末端安装了球腕.球腕是机器人上一个重要的独立结构,它的静态误差必然影响操作臂末端执行器的位姿精度.以机器人末端的球腕作为独立的研究对象,在静态误差分析的基础上,提出了一个评价球腕精度的综合指标.根据这一指标建立优化模型,对存在静态误差的球腕模型进行优化,从而建立新的球腕运动学模型.应用新模型进行运动学及动力学解算,可以减小机器人球腕的位姿误差,特别是减小具有较大静态误差的机器人球腕的位姿误差.通过对机器人球腕进行的局部优化,整个机器人末端执行器的运动精度将在一定程度上有所提高.      

飞机蒙皮拉伸成形工艺参数优化

拉伸成形是飞机板金的基本成形方法。结合蒙皮拉伸成形常见的缺陷及影响因素,简述了最优化理论结合数值模拟优化工艺参数的必要性。以双曲度蒙皮为例,分析了产生回弹的机理和影响因素。采用正交试验设计建立响应曲面,序列二次规划和混合整数优化相结合的优化算法,以厚度减薄率为约束条件,对成形工艺参数预拉伸率进行优化,并对优化结果进行试验验证。结果表明优化拉形工艺参数后零件变形均匀程度提高,回弹减小了21.87%。     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.