粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

将粒子群优化算法引入到装配序列规划中,详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示,给出了适应度函数评价方法,并实现了装配干涉矩阵的构建,以发动机化油器装配为例,分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用.     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于航路点布局的多目标网络结构优化方法

为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10.8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。      

军航飞机流穿越民航航线冲突探测与解脱问题

针对军航飞机穿越民航航线的飞行冲突问题,对飞机流汇聚飞行场景进行建模分析,提出了基于滑动窗口的汇聚飞行冲突探测方法和基于合作博弈的多机冲突解脱方法。当飞机流进入预先划设的汇聚控制区,通过滑动窗口判断向前看时间内飞行冲突。基于此,潜在冲突机间组成一个联盟,以解脱边界条件为安全约束,以合作博弈理论中联盟福利最优解均衡各机效益,在保证安全的前提下实现效益均衡。根据最优机动方向特点,利用免疫粒子群优化算法快速求解策略。仿真结果表明,该场景下提出的方法能有效解算出满足要求的解脱策略,并均衡军民航飞机解脱效益。      

基于智能优化算法和有限元法的多线圈均匀磁场优化设计

针对多线圈均匀磁场优化设计中的高阶求导及优化结果可信度评估问题,提出一种基于智能优化算法和有限元法相结合的多线圈均匀磁场优化设计方法。首先,确定待优化参数,并以磁场偏差率作为目标函数;然后,采用智能优化算法对目标函数进行寻优;最后,基于优化得到的结构参数,建立相应的有限元仿真模型,检验优化结果的可信度。以2组亥姆霍兹线圈的结构参数优化为例,仿真结果表明,本文方法求得的最优参数优于传统的求导方法寻优得到的参数,且经过有限元法检验后,该优化结果的可信度得到了确认。      

基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

不规则区域成像覆盖星座构型优化设计

近年来卫星对地观测需要呈现逐年上升趋势.从单个目标点的对地观测卫星星座构型设计方法入手,推广为设计满足不规则大范围成像区域重访时间需求的卫星星座.以卫星数目最少及满足重访时间要求为优化目标,采用改进的模拟退火算法,结合改进的等面积网格点覆盖法,提出了一种针对不规则区域成像全覆盖的卫星星座构型优化设计方法.分析了光照因素对重访时间、所需卫星数目以及星座构型的影响,并通过仿真分析验证了算法的可行性.      

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.