偏航机动飞行时的壁板颤振问题及优化设计

研究了气流偏角变化条件下,复合材料壁板颤振分析及其优化设计问题。采用考虑气流偏角影响的一阶活塞理论和Von\|Karman大变形理论建立了复合材料壁板颤振方程。通过模拟退火优化方法,对不同气流偏角下的壁板颤振速度进行了计算。以偏航壁板颤振速度为目标函数进行了壁板结构的优化设计。分析结果表明：采用所提出的偏航壁板颤振速度,能更好地分析复合材料壁板在机动飞行时的稳定性;通过铺层方式优化设计,能明显提高偏航壁板颤振速度,并较好地解决现有壁板颤振优化设计带来的最优铺层方式的选择问题。给出的算例验证了方法的有效性。
     

一种改进模拟退火算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组的求解问题转化为求多元连续函数极小值的无约束优化问题,提出一种求解该优化问题的改进模拟退火算法,从而得到非线性方程组问题的高精度解,数值仿真结果表明了该算法是可行而有效的.     

基于模拟退火算法的最短三次样条插值

针对第二边界条件下的最短三次样条插值问题,利用模拟退火算法进行求解.数值实例说明了该算法的有效性,文中所编写的通用程序为最短三次样条插值的应用提供了方便.     

基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度

基于航班延误成本构成的复杂性,惩罚航空器单位时间延误成本以区分续航航班与非续航航班,且推导出与航班类型直接相关的续航航班单位时间延误成本表达式。建立了以航班总延误成本及跑道调度时间跨度最小的多目标跑道调度模型,并用遗传模拟退火算法求解模型。以国内某大型机场的两条近距平行跑道调度为例对算法进行验证,实验结果表明,运用遗传模拟退火算法求解多目标跑道调度问题,可显著提高航班延误成本分布的均衡性,且程序收敛性较强,具有很好的实用性。     

基于遗传算法的微细铣削加工参数优化

针对微细铣削表面粗糙度数学模型和铣削力数学模型,分别采用遗传算法和模拟退火遗传算法对微细铣削表面粗糙度值、铣削力和表面粗糙度值双目标进行优化;以表面粗糙度值为约束,加工效率为目标函数,采用退火精确罚函数法处理约束条件,得到最优铣削用量组合,并对两种优化方法得到的结果进行对比,为微细铣削加工提供依据。     

用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题

分别用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题,并且对所求得结果进行了简单比较,结果表明模拟退火算法比Hopfield神经网络求解UAV航路规划问题效率更高。     

混合遗传算法的研究及其在压气机叶型优化设计中的应用

对混合遗传算法进行了初步研究,并以此为基础建立了压气机叶型优化设计平台。在遗传算法中引入模拟退火算法,增强了算法的局部寻优能力,提高了运行效率和优化质量。为维护群体的多样性,保证寻优的收敛,选择概率和交叉概率的设计可以随个体适应度和进化阶段的不同而自适应变化。二维叶型定义采用的是Bezier函数参数化定义方法。该方法可以较好的拟合叶型曲面,并通过少数控制点的调节灵活有效的修正叶型形面。对某压气机二维叶型的正问题数值优化结果表明本研究所建立的优化设计平台具有高效、可靠性好的特点。     

基于遗传模拟退火算法的机器人路径规划

探讨了利用遗传算法来进行机器人路径规划的方法,分析了可能产生的问题及其产生原因,并在此基础上提出利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法来解决机器人路径规划问题。仿真结果表明,这种遗传模拟退火算法切实可行,它能够有效地提高路径规划的计算速度和保证路径规划的质量。     

考虑任务合成的成像卫星调度问题

某些成像卫星的侧摆机动性能较差,限制了卫星的观测能力,需要考虑任务合成以提高观测效率.建立了考虑任务合成的成像卫星调度问题模型,并提出了求解该模型的快速模拟退火算法(VFSA).算法针对元任务及合成任务分别构造邻域,采用合成邻域、分解邻域实现调度过程中任务动态合成操作.采用"冒险"的接受概率和快速退火计划,提高算法的求解速度.采用回火机制及3种分化策略,避免算法陷入局部最优.大规模测试算例验证了算法的效率.     

释热分布对超燃冲压发动机性能的影响及优化

为了改进燃烧室、尾喷管的设计和优化燃料在燃烧室内的释热方案,建立了广义一维流动/释热分析方法,对超燃冲压模型发动机的主要性能参数进行了研究。通过与单凹腔模型发动机实验结果的对比,着重分析了燃料在燃烧室内不同的释热分布对模型发动机推力性能的影响,同时采用模拟退火优化算法对发动机燃烧室内释热分布和内流道作了优化,结果表明,在燃烧室内采用多阶段分散释热方案对模型发动机推力性能有较大的提高。