共面圆轨道航天器在轨服务任务规划

为了降低"一对多"在轨服务的成本,以共面圆轨道卫星群为研究对象,开展了在轨服务任务规划问题的研究。首先,对"一对多"在轨服务任务场景进行了分析,建立了任务规划数学模型,将其简化为包含内层Lambert问题、外层最优时间分配问题的双层优化模型。然后,给出了任务规划求解方法及流程,提出采用工程图解法的思想求解内层多圈Lambert问题,采用遗传算法求解外层最优时间分配问题。最后,以三个目标航天器为例,针对限制和不限制在轨服务任务完成总时间这两种情况,采用上述方法进行求解,计算结果验证了方法的有效性。     

大虚警率下的多故障诊断算法

主要研究不可靠测试下多信号模型的多故障诊断问题。最优的多故障诊断是计算复杂度完全类(NP-Complete)问题,因此大型系统的诊断一般只能用次优的随机搜索算法。次梯度优化算法能够在虚警概率较小时给出较好的结果,但如果测试个数很多且虚警概率较大时,该算法就不能消除虚警的影响,会使估计的故障覆盖所有失败的测试,而不是找到系统真实的故障。针对这一问题,提出了能够同时考虑虚警和误警的目标函数,使算法能排除虚警的测试准确定位故障,并用改进的遗传算法搜索故障部件提高诊断速度。仿真诊断结果表明,同时发生故障的部件个数较少时,遗传算法的诊断速度明显优于次梯度优化算法,而且能够更有效地抑制虚警的影响。     

基于遗传算法的航空发动机PI控制器参数优化方法

P ID控制器参数整定与优化一直是自动控制领域研究的问题。采用遗传算法进行的PID参数整定与优化是一种全局最优且与初值无关的优化方法。本文结合某型航空发动机,利用遗传算法对发动机单变量及双变量P I控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法对PI参数整定具有比较好的综合控制性能,不失为一种具有较好实用价值的航空发动机P I控制器参数整定与优化方法。      

应用遗传算法优化设计板翅式换热器

本文提出了基于遗传算法的板翅式换热器优化设计方法,该方法不仅能够实现一般的结构优化,而且能够在提供多种类型翅片的情况下,进行翅片类型的优选。根据不同的设计要求,遗传算法能够分别以重量和效率为目标函数进行优化。为了方便翅片类型的优选,建立了一个常用翅片的数据库,库中包含了翅片的几何参数、传热特性和阻力特性,可直接应用于计算机程序的处理。与传统的优化计算结果比较,换热器的重量和体积都有不同程度的减小。本文的优化软件和翅片数据库具有通用性,可应用于一般板翅式换热器的优化设计。      

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。     

航空发动机叶片砂带抛光工艺参数优化

为提高航空发动机叶片砂带抛光后的表面质量,选取影响抛光质量的主要工艺因素砂带粒度、接触力、砂带线速度、进给速度,以抛光后的叶片表面粗糙度作为评价指标,展开叶片砂带抛光工艺参数优化研究.首先,进行抛光工艺试验,基于试验结果采用BP神经网络法建立表面粗糙度与工艺参数之间的预测模型;其次,根据所建立的预测模型,采用遗传算法和粒子群算法对工艺参数进行优化对比,确定最佳工艺参数;最后,对优化后的工艺参数进行试验验证,试验结果表明:采用优化后的工艺参数进行叶片型面抛光,抛光后叶片表面粗糙度明显减小,表面质量得到了显著提高.     

风扇转子的气动优化设计研究

风扇转子气动优化设计是结合CFD、遗传算法和风扇特性的跨学科自动设计方法,这种设计较少依赖经验,能实现多目标和多设计参数组合的优化设计。先研究了四个关键技术：具有耗时少、计算较准确的叶片通道流场数值计算方法;具有良好寻优能力的数值最优化方法;三维叶片造型的参数化方法;以气动性能为目标的多目标函数构建方法。再将上述四个关键技术模块整合,构建简易的气动优化设计软件。三维叶片优化算例证明了该软件的设计能力,其设计结果较满意、设计效率较高、设计周期短。     

基于遗传算法与响应面模型的压气机叶片气动优化设计

1引言由于叶轮机械内部复杂的三维流动,各种波涡结构的广泛存在,吸引了众多学者对其进行了积极的探索与研究。CFD作为可靠省时的设计手段之一,在叶轮机械气动设计的过程中显示了其卓越的性能[1~3]。June Chung和Lee K i D[4]采用基于梯度法的优化程序,以绝热效率为目标函数对NA     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

一种基于遗传算法的加权子空间求解法

遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型,是一种新的全局优化搜索算法,将其应用于加权子空间拟合技术的求解过程中,可以减少计算量,加快搜索速度.仿真试验验证了这种解决方法的有效性.