基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

基于TOPSIS算法的空间快速响应发射方案评估

针对空间快速响应发射方案评估优选问题,通过分析空间快速响应发射任务规划过程得到发射方案组成要素,在此基础上构建了三级评估指标体系;综合考虑专家主观喜好和客观事实,同时为了有效避免个别专家个性意愿对于权重分配的影响,采用信息熵权法和群决策层次分析法相组合的方式完成了指标赋权;针对方案指标数据的多样性,通过逼近理想解排序法对方案进行了综合评估及优选排序.典型算例证明了该方法的科学性和实用性,可为空间快速响应发射方案评估优选提供理论支撑.     

中国航天科工集团公司科技期刊联合征订启事

《航天电子对抗》由中国航天科工集团8511研究所主办,报道内容涉及与空间系统、导弹武器系统相关的雷达、制导与引信、通讯、导航、C4ISR等电子设备和系统的电子/光电攻防对抗技术等。主要报道电子/光电攻防对抗的最新技术、科研成果、工程设计和应用、性能检测与评估、模拟试验等论文与信息。1985年创刊,双月刊,大16开本,64页码,期定价8元,年定价48元,中国标准刊号为ISSN1673-2421/CN32-1329/TN。订阅请与天津市大寺泉集北里别墅17号(300385)"联合征订服务部"联系,电话:     

《中国航天》征稿简则

<正>《中国航天》是大型综合性权威航天期刊,入选国家期刊方阵,为国家双百期刊,同时也为中文核心期刊。《中国航天》由中国航天科技集团公司主管,中国航天系统科学与工程研究院(航天信息中心)主办,内容涵盖航天技术开发、空间科学研究、航天技术应用、航天人才培养、航天科普宣传和航天文化传播等方面。本刊为月刊,大16开,国内外公开发行。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

《航空发动机》征稿简则

1本刊简介《航空发动机》是由中国航空发动机集团有限公司主管、沈阳发动机研究所主办的科技期刊,定位为行业性、专业化和技术类期刊。办刊宗旨为"空、海、陆动力兼顾,重在空海;工程实践与学术研究相结合,重在工程实践"。本刊为中文核心期刊和中国科技核心期刊,并被美国"乌利希国际期刊指南"、波兰"哥白尼索引",中国学术期刊(光盘版)、万方数据—数字化期刊群、中文科技期刊数据库、中国核心期刊(遴选)数据库和中国学术期刊网阵等收录。     

重型货物空投系统过程仿真及特性分析

建立了货物空投系统仿真计算模型,包括货台在舱内和舱外全过程的运动特性、降落伞拉直和充气过程的轨迹特性计算等,提出了伞群模拟和多吊带系统分析的新方法。结合目前已有的降落伞性能计算模型和物伞系统运动模型,对重型货物空投全过程进行了完整计算,开发了空投过程三维动画仿真软件,通过与试验数据的对比,表明本模型能很好地满足应用的需要。分析了空投速度、伞包安装位置和牵引比等因素对空投过程的影响,指出了实际系统的改进方向。     

离散型粒子群算法求解民航飞机排班问题

本文首先介绍了民航飞机排班问题,给出了飞机排班问题的基本数学模型。然后介绍了离散型粒子群算法的基本原理和在组合优化问题方面的应用,并通过相应参数的匹配选择将离散型粒子群算法引入到民航飞机排班问题。