基于多个前向神经网络和遗传算法的边界检测法

本文提出了一种基于前向神经网络和遗传算法的图象边界检测方法,这种方法由多个三层子前向神经网络并置连接加一个ＭＡＸＮＥＴ子神经网络形成,每个前向神经子网络的隐含层神经元个数和所有人权重系数由遗传算法优化确定,实验结果表明,本文提出了这咱边界检测方法抗噪声能力强,检测到的这界位置更为准确。     

跨音速翼型的气动最优化设计方法

将计算流体动力学(CFD)与最优化技术相结合,通过数值求解欧拉方程,对翼型绕流流场作出了数值模拟.再利用几何、流动和最优化控制方程,反复迭代求得在一定约束条件下气动性能最优的翼型.本文以NACA0012为原始翼型,选取两种设计工况,都取得了满意的结果.     

DIS系统中的DR算法与参数递推

DIS 作为一项现代仿真技术,在多兵种、多种武器平台的联合作战仿真与训练演习方面有着极其重要的作用,而DR技术是构造DIS系统的关键技术之一.本文首先介绍了采用DR技术的意义及特点,以及通常采用的DR算法.然后介绍一种本文采用的参数递推算法.这种算法基于二阶传递函数思想,含有自然频率和阻尼系数这两个特征参数,特征参数可由前三帧的状态值实时计算得到.文章最后对算法优劣进行了评价,并给出了仿真运行结论.     

内流系统的网络计算法

提出了一种关于内流系统流动换热的网络计算法。算法特点是将系统的结构和腔室分解成由相应元件和节点组成的网络。用有限元件和流动介质类型就可描述各种结构的内流系统。网络采用节点残量修正法计算,具有良好的通用性和操作性,且计算稳定性和收敛性也较好     

基于遗传算法的目标检测定位方法

将目标的检测定位归结为一类组合优化问题,利用遗传算法的进化策略,采用改进的遗传算法,提出了2种基于遗传算法的目标检测定位方法:基于遗传算法的相关匹配定位法和图象序列目标检测定位法。并给出了在可见光图象序列上的实验结果。     

基于遗传算法的航材周转件多周期库存优化

为了应对航材需求和降低成本,针对航材周转件库存优化问题,建立了一个考虑需求预测的多周期优化实例模型。根据模型特点采用遗传算法（GA）进行求解。用某航空公司航材周转件库存实际数据进行了优化计算,计算结果表明,基于遗传算法的多周期优化在基本满足航材需求的同时可降低总库存成本。     

结构元件疲劳断裂可靠性分析的新方法

对近年来国内外在结构元件疲劳断裂可靠性分析的经典模型的简要综述基础上，结合新的数学分析方法，重点分析和讨论了元件疲劳断裂可靠性分析的新方法和新模型。包含脆性断裂和韧性断裂的随机有限元法模型、随机模糊混合可靠性模型、概率与非概率混合可靠性模型、基于遗传算法和神经网络的可靠性模型和应变疲劳可靠性模型。     

微型飞行器的优化设计研究

介绍了翼展为320mm的电动力微型飞机的一体化优化设计方法，优化设计的目标是飞机的留空时间。为求出全局最优解，选择遗传算法作为优化算子，同时采用了变复杂度的优化计算方法提高设计计算效率．然后进行了优化灵敏度分析．并根据分析结果提出了微型飞机的一般设计准则。     

基于遗传算法的涡扇发动机最大状态性能寻优

对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值.寻优过程由基于GAlib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现.在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化.在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%.研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率.     

非对称非均衡复合材料铺层优化设计

提出一种非对称非均衡复合材料层合板的设计方法,以解决翼面气动弹性剪裁问题,并对这种层合板的铺层角度和铺层顺序进行优化设计,铺层顺序的优化采用遗传算法,对遗传算法的实施采用数字编码串的编码方法,进行相应的繁殖、交叉、变异算子的设计,并给以算例验证。