航天测控资源统一分配的多维遗传算法

对于航天器测控资源分配这一类时间窗受限的约束满足问题,国内外已有许多应用遗传算法的研究并取得了较好的成果。目前的研究主要针对的是低轨道航天器这类可见弧段较短、全弧段跟踪的问题,对于地球同步以及高轨道航天器这一类长弧段可见、非全弧段跟踪的资源分配问题,相关的应用研究较少。针对高低轨航天器测控资源统一分配问题的特点,经过对标准遗传算法的扩展,设计了一种能够描述高、低轨道航天器资源分配问题的多维编码方法,定义了相应的交叉算子、变异算子等算法要素,从而建立了一种能够解决航天测控资源统一分配问题的多维遗传算法。仿真计算表明,该算法能够有效解决目前我国航天测控网面临的"一网多星"管理模式下,高低轨航天器统一管理、统一分配测控资源的问题。     

汽轮机转子动叶片装配序列智能优化

针对某工厂因动叶片装配序列存在 “不平衡量值大、叶片质量或质径积形成的聚集及特殊叶片排序不稳定”问题,而导致动叶片安装时出现动叶片中间体及围带间间隙超差等现象,在简要分析动叶片装配和称重原理的基础上,结合遗传算法的全局优化和快速收敛的特点,提出了动叶片安装排序的智能优化方法。经统计某级动叶片装配间隙数据及转子动平衡测试数据,结果表明:优化算法的采用,使整级动叶片一次性装配间隙合格率由68.3%提升至86.6%,转子动平衡配重质量块减少约49.2%,在3000r/min时,转子轴颈振动值降低约25.2%。      

终端区多机协同进场下的飞机性能参数优化方法

为了降低多条航路上下降至同一航路点的多架飞机最后巡航阶段和下降阶段的运行总成本,同时要确保飞机的飞行安全,研究了多架飞机下降至同一航路点时降低总运行成本的参数优化方法。首先,介绍了飞机性能参数计算方法;其次,为了提高寻找飞至同一航路点各架飞机使得总运行成本最低的合适指示空速的计算速度,建立了考虑间隔约束的参数优化模型,并通过精英保留的遗传算法进行优化运算;最后,用某型民用飞机对建立的模型进行算例仿真。结果表明,该模型能准确计算出各架飞机使总运行成本最低的指示空速,对航空公司处理多架飞机下降至同一航路点降低总运行成本有较大的指导意义。     

考虑层间应力的厚复合材料结构多级优化设计方法

充分发挥复合材料的利用率,降低结构重量,厚复合材料结构优化设计是非常重要的。然而优化设计空间复杂,层间应力问题突出,离散设计变量等问题使得厚复合材料结构的优化变得十分困难。针对由铺层相同的子层板叠成的厚复合材料层合板结构的复杂优化问题,本文提出一种多级优化设计方法。第一级优化采用基于径向基神经网络代理模型的优化设计方法,设计变量为子层内层数及铺层比例;第二级优化分为两个层次进行,系统层以结构重量最轻为目标,设计变量为子层数,子系统层采用遗传算法优化铺层顺序,以层间应力因子最小为目标。结合算例,通过Matlab编写遗传算法,并应用Isight集成Matlab来实现该优化设计方法。结果表明:本文提出的多级优化设计方法是有效的,能够很好地实现具有周期性铺层方式的厚复合材料层合板结构的优化设计。     

基于遗传算法和转矩分配函数的开关磁阻电机转矩脉动抑制

开关磁阻电机(SRM)特殊的双凸极结构导致其运行时会产生很强的转矩脉动。传统的转矩分配函数(TSF)控制方法虽然可以在一定程度上起到抑制转矩脉动的作用,但是受到开关频率、功率电源电压值等物理条件的限制,仍会存在较大的转矩脉动。为此,提出了一种基于遗传算法的SRM TSF控制方案。利用遗传算法良好的寻优能力,在指数型TSF控制的基础上,将转矩脉动作为优化目标来寻取最优的开关角。将1台四相8/6极的SRM作为研究对象,搭建了以TMS320F28335为控制核心的试验平台。试验结果验证了基于遗传算法的TSF控制方法可以有效减小SRM的转矩脉动。     

基于GA和ARMA模型的制导弹药技术状态预测

针对定期检测判断制导弹药技术状态影响弹药寿命和实时性较差的问题,提出了基于遗传算法(GA)优化的自回归与移动平均(ARMA)模型制导弹药技术状态预测方法。在获取到制导弹药状态特征量历史检测数据的基础上,采用遗传算法对ARMA模型的阶数进行优化,通过实例将遗传算法优化后的ARMA模型与经典ARMA模型的预测结果进行比较分析,结果表明,经过优化后的ARMA模型具有更好的预测效果。该方法提高了制导弹药技术状态确定的实时性,对降低、消除制导弹药故障危害具有实际意义。     

基于NSGA II算法分布度改进的ATREX发动机性能优化方法研究

为使飞行轨迹上膨胀式空气涡轮冲压发动机(Air Turbo Ramjet Expander, ATREX)推力满足飞行器要求,同时比冲为对应推力下的最优值,基于改进分布度的NSGA II算法建立了以推力、比冲为优化目标的ATREX多目标优化模型。本文首先提出了基于个体优化目标间直线距离的筛选函数,改善了NSGA II算法优化结果的分布度;然后基于改进的NSGA II算法建立了ATREX性能多目标优化模型,获得了地面状态发动机推力、比冲最优解。在优化结果分布度接近前提下,与基于原NSGA II算法建立的ATREX性能多目标优化模型对比,基于改进NSGA II算法建立的优化模型所需初始种群个数及迭代时间均下降30%左右。     

一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法

针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。     

试验设计法与BP-GA算法在复合材料结构优化中的应用

试验设计法具有均衡分散性和整齐可比性,通过试验设计进行响应面的样本选取可以大大减少样本的数目,同时保证响应面的训练精度。响应面与遗传算法相结合在工程应用中已经形成一套适用于复杂结构设计的高效优化方法。本文以复合材料加筋蒙皮的质量优化问题为例,通过正交试验进行响应面训练样本选取,通过PATRAN/NASTRAN进行有限元分析得出样本的数值,应用神经网络(BP)训练、构建优化的目标函数和强度、稳定性约束响应面,结合其他常规约束条件通过遗传算法(GA)进行优化,验证了这套算法的有效性和实用性。     

基于小生境遗传算法和RANS方程的平面叶栅气动优化设计

发展了一种将小生境遗传算法与RANS方程数值求解相结合的平面叶栅全局优化设计方法.该方法针对遗传算法的搜索原理和平面叶栅的气动外形特点, 提出了与之相适应的Bezier曲线参数化表达, 构造了用于优化设计的适应度函数.优化设计变量是平面叶栅的参数化Bezier曲线特征多边形控制点坐标, 目标函数为极大化叶栅的升阻比, 约束条件综合考虑了叶栅的进出口几何安装角及叶片强度和性能等要求, 约束条件的处理采用松紧罚函数法.优化得到的叶栅升阻比比初始叶栅提高了8.3%.