航空电子系统的可靠性优化研究

从航空装备到航空武器,都以大量的电子元件作为其细胞,航空装备系统的可靠性在很大程度上依赖于航空电子系统的可靠性,航空电子系统的可靠性直接影响航空装备的正常工作和作战效能。从电子元件冗余的角度建立了提高航空电子系统可靠性的多目标优化模型,并通过数学分析给出了解决问题的方法。     

行星际Halo轨道转移的多目标优化设计

研究了星历约束下不同太阳—行星系统Halo轨道间转移的多目标优化设计问题。分析了直接和间接两种转移方式的特点,并引入伪流形技术加快了Halo轨道的逃逸和捕获速度。构建了两种转移机制的多目标优化模型。对于直接转移方式,采用伪流形双向拼接策略实现了转移轨道的构建;对于间接转移方式,通过近拱点庞加莱映射与双曲超速匹配完成了转移轨道的拼接。进一步,采用多项式样条函数对伪流形进行逼近,提高了伪流形的计算效率。两种转移机制的轨道优化设计都可以归结为简单的多变量无约束优化问题,采用非支配快速排序遗传算法NSGA-II求解。对地球—火星Halo轨道间的转移进行了多目标优化设计,校验了本文方法的有效性。     

进气道进口几何参数模糊优化设计

重点研究二维两波系超音速外压式两侧/侧腹进气道的进口几何参数的气动力/隐身一体化优化设计,主要考虑进气道的压缩板角、唇口斜切角、罩唇位置角、进口宽度、进口宽高比等进口几何参数所决定的一些气动力性能,如总压恢复系数,超音速溢流附加阻力系数及电磁散射机理如压缩楔板的表面散射、楔板及唇口的边缘绕射,采用基于目标满意度和约束满足度的模糊优化模型,进行了优化计算.      

基于三次B样条的机翼气动隐身优化设计

应用参数化三次B样条对机翼进行了参数化建模,在自动几何生成基础上,应用面元法与物理光学法对机翼气动性能与隐身性能进行分析,利用遗传算法进行气动隐身多学科多目标优化,建立了一套适用于总体设计阶段的机翼气动/隐身设计方法,这种方法简单、快捷、适应性强,可方便地对机翼进行优化设计,同时也可用于其它翼面类部件的气动隐身优化设计.     

星载定向链路多目标优化设计

提出一种针对星载定向链路的多目标优化设计方法。定向链路的优化设计过程是一个多目标优化的过程,要求定向链路在质量、功耗等条件的约束下,尽量满足飞行任务对其功能的需要。文中首先建立定向链路各分目标函数的数学模型,然后根据卫星任务的需求为各分目标函数分配权重,最后通过统一目标法将各分目标函数组成一个统一目标函数,并对统一目标函数进行优化,进而实现对定向链路的优化设计。     

一类非平稳随机过程未来变化趋势的多步实时预报

本文在回避建立过程加速度模型这一传统方法的前提下，提出了一类非平衡随机过程未来变化趋势的多步实时预报模型，并对高斯白噪声背景下过程变化的共性进行了研究。文中给出了算例与仿真计算结果。     

基于静强度试验的有限元模型修正技术研究

基于静力响应的有限元模型修正技术广泛应用于工程结构的参数识别中,需要解决软件实现、基准数据与目标函数选取,以及参数的灵敏度分析等问题。利用位移响应信息对损伤位置确定的悬臂梁进行了损伤程度的精确识别,对于损伤位置不能确定的情况,通过引入应变约束条件实现了损伤位置与损伤程度的同时确定。作为实际工程算例,将飞机静强度试验得到的位移响应与内力响应作为基准数据,利用模型修正技术确定飞机方向舵有限元模型边界条件。算例比较了不同目标函数和约束条件对修正效果的影响,并通过增加内力响应信息进一步修正了根部约束参数,为计算分析提供了精确有限元模型。     

军用油料调运优化中的参数值修改法

编制军用油料调运计划，要涉及众多参数，关系错综复杂，绝大多数情况下难以同时实现所有期望目标，因此有必要对有关参数值进行合理修改。通过建立军用油料调拨运输的二部图，针对二部图，证明了能使发点发量发送完毕的定理，从而得到可对有关参数值进行合理修改的方法，为进一步应用线性规划法优化油料调运计划奠定了基础。该方法原理简单、操作方便，适于计算机编程。     

面向海洋机动目标跟踪监视的卫星重构组网优化与仿真

摘要： 针对海洋机动目标跟踪监视问题，提出通过卫星相位重构调整进行机动目标搜索跟踪的监视策略，构建地理坐标系下机动目标航位预测模型及基于霍曼转移的卫星调相组网方式，并采用NSGA II算法进行优化求解，对比分析卫星重构组网前后的机动目标发现概率.仿真结果表明：在卫星能量消耗允许范围内进行重构组网，能够有效提升对机动目标的发现概率，为海洋机动目标的搜索跟踪问题提供了一定的方法支持.     

基于多目标遗传算法的大型客机总体参数优化

在大型客机总体参数设计的基础上,提出总体参数优化的问题。建立多目标优化的数学模型,采用多目标遗传算法对大型客机的总体参数进行优化设计。考虑只对一个目标函数进行优化的单目标优化问题,设计程序进行单目标优化的计算。比较单目标优化和多目标优化的结果,分析两种优化方法的差异。算例表明,采用单目标优化在提升优化目标性能的同时会牺牲其他目标函数的总体性能,而多目标优化能兼顾各个目标函数的需求,并使整体达到最优。