考虑依赖性的多部件系统状态维修优化仿真建模

针对多部件系统状态维修决策建模存在的不足以及现有模型难以推广到实际应用的问题,提出考虑经济、结构和随机3种依赖性的多部件系统仿真建模和优化方法.首先,利用Gamma退化过程对部件退化进行描述,并给出模型参数估计方法.然后,结合多部件系统的维修作业流程、组成关系和故障历史等信息,分别提出经济依赖性强度矩阵、结构依赖性可达矩阵和随机依赖性概率矩阵对3种依赖性进行建模.最后,同时考虑部件级和系统级决策,构建多部件系统期望周期费用仿真模型,并针对该仿真模型特点,提出了用单纯形算法(NMA)改进的遗传算法(GA)优化求解的过程.某电传系统实例仿真结果表明:多部件系统的3类依赖关系对维修决策的影响不可忽略,考虑依赖性和成组维修的存在能够节省平均维修费用,且使得维修决策优化更加符合实际,验证了所建模型和优化方法的有效性.     

面向设计的维修差错分析方法

针对航空维修差锚问题．以SHEL模型理论和人为因素分析与分类系统（HFACS）模型为基础,建立面向设计的维修差错分析方法。该方法从设计角度对维修事故／事故征候进行追溯性分析,找出导致事故／事故征候的设计诱因．为改进设计提供建议。并通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法的复合材料层合板修理方案优化

本文基于Matlab遗传算法,研究了复合材料层合板阶梯式挖补修理的参数优化问题.利用有限元分析软件MSC.Patran/Nastran,建立了层合板阶梯式挖补修理结构的三维有限元分析模型,通过计算得到不同阶梯数和胶层厚度下的强度值与屈曲特征值.通过遗传算法工具箱,将所得数据拟合得到适应度函数,对挖补阶梯数和胶层厚度进行多目标优化,得到最优修理参数集.     

考虑气体-颗粒两相流效应的火箭发动机喷管参数优化设计

火箭发动机喷管内型面设计是喷管设计中的重要研究课题,是提高喷管效率的关键.采用基于遗传算法的直接优化设计方法对决定喷管内型面的关键参数进行优化,以减少喷管的比冲损失,提高发动机性能.比冲损失的大小通过喷管两相流计算获得,设计了相应的软件自动完成常见喷管的喷管型面优化设计,对现有型号喷管进行优化的计算结果表明,喷管的相对比冲损失可以显著减小.     

基于先验知识及其定量评估的自适应杂波抑制研究

 为了改善训练样本数受限的非均匀杂波环境中的系统检测性能,研究了基于先验知识及其定量评估的自适应杂波抑制算法。提出了使用经真实杂波信息白化后的先验杂波协方差矩阵与单位矩阵之差的谱范数,来定量评估杂波先验知识的准确程度,并给出了真实杂波协方差矩阵未知时的矩阵谱范数估计方法。结合先验知识定量评估结果,获得了具有先验知识约束时的杂波协方差矩阵最大似然估计方法。分别基于多脉冲相参雷达以及空时自适应雷达进行了杂波建模,在此基础之上分析了算法性能。仿真结果证实了该算法优于使用样本协方差矩阵及先验杂波信息形成杂波抑制权值的性能。     

基于变权重伪并行遗传算法的空战机动决策

针对空战机动决策中态势多样化对机动决策的影响以及控制量的细化问题,以敌我双机空战为背景,利用空战优势函数值作为空战机动决策的依据,基于滚动时域控制方法,采用变权重自适应伪并行遗传算法解决空战决策问题。重点分析了隐身优势函数以及变权重函数的建立、遗传编码方式、操作算子的确定,最后对空战决策进行了仿真。仿真结果验证了隐身优势函数的合理性,以及该理论在空战机动决策方面的有效性。     

复杂系统的可靠性分配和优化

在考虑成本的基础上,通过建立一种实用的成本-可靠度函数和非线性规划模型,将对组件的可靠性最优分配的问题转化为对非线性规划问题的求解,从而为复杂系统可靠性的最优化问题提出了一种新的方法.对于非线性规划问题,为获得具有实际意义的数值解,提出了一种具有自适应的改进型遗传算法,对非线性规划问题求解,解决了更复杂结构系统可靠性分配的优化问题.      

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

大型星载展开天线动力优化设计

对周边桁架式星载展开天线的动力优化问题进行了研究．分析了天线的结构特点，对结构预应力设计变量进行了选择和归并．讨论了以天线结构质量为目标函数，以周边桁架各单元的截面积和反射索网中各拉索单元预应力为设计变量，在优化中同时考虑天线结构的反射面精度要求、天线的动力性能和静力性能要求的展开天线动力优化设计问题，建立了天线结构的动力优化数学模型．最后，将该模型应用于某17m口径的天线结构，并利用改进后的遗传算法对其进行了优化计算，取得了比较满意的结果．     

应用免疫遗传算法优化设计层合板铺层顺序

应用遗传算法对复合材料层合板的铺层顺序进行优化设计,并通过免疫机理解决基本遗传算法中存在的收敛效率低、"早熟"等问题.以层合板的面内几何因子和弯曲因子为优化对象,建立遗传算法的优化模型.通过交叉、变异等遗传操作,搜索问题的最优解.借助免疫系统对抗体的促进和抑制机制,调节种群中个体的多样性.数值算例中给定了层合板的面内几何因子和弯曲因子,应用免疫遗传算法求解层合板的最佳铺层顺序.并将应用免疫遗传算法与标准遗传算法得到的优化结果进行了比较,证明了免疫遗传算法的优越性和实用性.