二次奖罚学习自动机

研究了奖罚型学习自动机的一种非线性强化算法。与线性的奖罚模型（ＬＲＰ）不同,新模型的行动选择概率的更新函数为二次的。这使得该模型的学习性能优于ＬＲＰ,且对不同的环境,其具有不同的行为和特点。     

利用极值分布概型预测海峡地区风环境期望风速

根据《公路桥梁抗风设计规范》,对于特别重要的桥梁要求对桥址处的设计基本风速进行重新观测或参考实测风速样本进行推算得到,选取合理的基本设计风速。本文选取厦门-漳州跨海大桥附近的厦门市专业气象台和龙海市气象局360个月的极值10分钟平均时距的风速和风向标准值,采用3种极值分布概型推算出不同重现期内的设计风速。得出了厦门海峡桥址处100年一遇的期望风速为35．8m／s,小于规范给出的厦门地区100年一遇基本设计风速39．7m／s。     

基于解重扩算法的GPS抗干扰实时接收机研究

提出了一种基于解重扩算法的GPS抗干扰实时接收机系统的硬件实现方案。此方案充分利用解重扩算法和GPS接收机的特点,将两者紧密耦合,并根据FPGA和DSP的不同性能,实现了资源的合理配置。实测数据验证表明,该系统不仅能够抑制干扰信号,而且可对卫星信号产生较大增益,实现多波束抗干扰。     

基于遗传算法的火焰筒浮动瓦块热-结构耦合优化分析

以火焰筒浮动瓦块结构为研究对象,将遗传算法和“穷举搜索法”相结合,采用二步递进策略对浮动瓦块进行了热-结构耦合优化分析.首先利用遗传算法对瓦块结构中安装螺栓杆的位置变量进行优化;然后利用“穷举搜索法”对瓦块的厚度和螺栓杆直径进行优化.通过优化分析得到了结构性能更优的瓦块结构方案,使其最大应力比降低了22.77%.结果表明遗传算法和“穷举搜索法”相结合的优化方法应用在浮动瓦块的结构优化设计中是有效、合理的.      

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.      

基于并行多目标遗传算法大涵道分开式排气系统气动优化设计

通过引入快速非支配排序算法、拥挤距离以及拥挤距离比较算子等对基本遗传算法进行改进,并结合massage passing interface(MPI)并行编程技术,发展了主从式并行多目标遗传算法(PMGA).将PMGA与排气系统型面参数化设计方法、Navier-Stokes方程求解器相结合建立了分开式排气系统气动优化设计平台.应用该平台对某型分开式排气系统进行了多目标优化设计,得到了一组在三个目标上都优于初始设计的Pareto最优设计.将典型的Pareto最优设计和初始设计进行分析、比较,证明了该气动优化设计平台的高效性和可靠性.      

基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

基于等效系统拟配的人-机闭环系统稳定性研究

对于现代带电传操纵系统飞机,其人-机闭环系统是非线性高阶复杂系统.针对带电传操纵系统人-机闭环系统稳定性问题,运用遗传算法在频域内对人-机闭环高阶系统进行了等效拟配,提出应用根轨迹法对拟配得到的低阶等效系统进行稳定性分析.仿真结果表明,用遗传算法进行等效拟配能够避免初值选择问题,拟配精度较高.所提方法能够考虑到驾驶员环...     

基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...