遗传算法在机翼气动优化设计中的应用

把最优化方法与机翼的气动力求解相结合,进行跨音速机翼的气动优化设计。采用最优化方法为遗传算法,机翼的气动力由三维欧拉方程的数值解来提供。与基准机翼相比较,优化设计的机翼其气动性能有较大幅度的提高,表明遗传算法在机翼优化设计中的可行性和有效性     

基于最小加工表面裂纹的TiAl合金铣削参数优化

TiAl合金以其优异的性能被广泛应用于航空、航天制造领域,但由于TiAl合金自身的物理、化学特性,导致其切削性能较差,加工过程中容易出现工件表面烧伤、表面微裂纹等问题。为了研究TiAl合金铣削加工过程中切削工艺参数对加工表面裂纹的影响规律,设计了TiAl合金切削参数与加工表面裂纹之间的正交试验。结果表明:切削速度对TiAl合金铣削表面裂纹的影响最大,其次是切削深度和切削宽度,每齿进给量对表面裂纹的影响最小。基于遗传算法,以表面裂纹长度为目标函数,优化得到的最优参数组合为:ae=0. 2 mm、ap=0. 2003 mm/z、fz=0. 02001 mm/z、vc=20. 0004 m/min。采用优化后的参数铣削TiAl合金,发现工件表面的实际加工裂纹长度和经过算法优化的裂纹长度相差较小,该优化方法可行性较高,误差较小。     

Improving the low orbit satellite tracking ability using nonlinear model predictive controller and Genetic Algorithm

The satellite motion on the reference orbit (RO) with less energy consumption has always persuaded researchers to design optimal control systems. The nonlinear nature and time-varying equations of motion make this quest more challenging. The present study proposes a novel control system for satellite motion on the RO by considering a comprehensive model of its dynamics in orbit and a Nonlinear Model Predictive Controller (NMPC). The NMPC calculates the sub-optimal control inputs of satellite motion reference on the elliptic orbit by minimizing a convex cost function at each stage. Moreover, all weighting parameters of the cost function are optimized by the Genetic Algorithm (GA) to produce less perturbation and guarantee the best NMPC performance. Finally, the implemented NMPC has been compared to a Linear MPC (LMPC). The results show that not only can the NMPC resist against larger errors and perturbations, but it can also compensate for those errors by returning the satellite to its main orbit and maintaining it.     

多目标融合的冗余空间机械臂碰前轨迹优化

面向在轨对接与装配任务,提出了多目标融合的冗余度空间机械臂碰前轨迹优化方法。通过分析任务特点,阐述了空间机械臂碰前的多重任务目标。针对由空间机械臂连续轨迹跟踪、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第一类任务,通过设置任务优先级融合多目标并采用基于主任务零空间的方法实现对碰前轨迹的优化;而对由空间机械臂点到点规划、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第二类任务,通过设置任务权重将多目标融合并采用遗传算法对碰前轨迹进行优化。以典型七自由度机械臂为例开展仿真实验,验证了提出的轨迹优化方法的有效性。     

Optimization of geosynchronous satellite constellation for independent regional navigation and positioning in Middle East region

Regional Navigation and positioning systems using geosynchronous satellites are emerging for different parts of the world. Optimal constellation geometry achievement for a set of geosynchronous satellites is a key sector in designing of such systems. Genetic algorithm is applied for optimization of constellations with 6 and 7 satellites which is to be used in Middle East region where these systems have been deprived of. Based on the fact that the coverage criterion is not sufficient enough to guarantee a good navigation service, positioning process by the satellite systems is discussed and the performance of the system on the basis of position dilution of precision is collected as the fitness criterion. Placing the satellites in groups to pass over the same ground track is applied as a constraint to the genetic algorithm. By simulation, performance of the best obtained results and GPS are compared in terms of position dilution of precision, visibility and the required epochs (time span) to resolve the ambiguities with a 99% success rate, in this region. Also, capability of the GA for such problems is demonstrated.     

基于伴飞模式的补给星轨道设计与优化

针对采用伴飞模式的星座燃料补给问题,本文对其补给星的轨道进行了设计与优化。在给出补给星的轨道设计之后,利用遗传算法对补给星轨道机动所消耗的燃料质量以及每次转移给工作星的燃料质量进行了优化求解,使得补给星燃料利用率达到最高。仿真结果同时给出了燃料利用率与工作星轨道高度以及星座中卫星数目之间的关系,该结论对采用伴飞模式的星座燃料补给研究提供了较好的理论参考。     

钻取式自动采样机构螺旋钻杆结构参数的多目标优化

分析了螺旋钻杆的输出月壤原理和输出月壤阻力（阻力矩）以及综合考虑了螺旋槽内月壤对钻杆驱动力矩的影响、螺旋升角的取值范围和钻杆的轴向钻进功率后建立了钻杆驱动力矩、轴向加载力及功耗的模型。利用该模型分析了钻杆外径、螺旋槽深、槽宽比及螺旋升角等结构参数对钻杆驱动力矩和轴向加载力的影响,获得了钻杆结构参数对钻杆驱动力矩和轴向加载力的影响规律。以钻杆质量和功耗最小为双优化目标,以钻杆外径、螺旋槽深、槽宽比及螺旋升角等结构参数为设计变量,基于遗传算法对钻杆结构参数进行了优化,优化后的功耗较优化前降低了31.8%,钻杆质量减小了23.3%。总体减少了钻探风险,可为钻取式自动采样机构的设计提供理论依据。     

团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较

团队进步算法（TPA）是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列天线方向图综合,给定阵列天线合适的设计要求,用Matlab编制程序对阵列天线进行了优化计算。通过对三种优化算法的综合结果比较,表明新算法在应用于较复杂的阵列天线方面以及在优化性能方面的优越性,显示了新算法在天线设计中的广泛应用前景。     

遗传算法在星座多星接近轨道优化中的应用

以三颗非共轨的Walker星座卫星为研究对象, 对航天器无需变轨与其接近的可能性进行研究. 将Lambert方法得到的航天器轨道作为初始轨道, 利用遗传算法对初始轨道进行优化. 对初始轨道在参考时刻位置和速度的改变量进行编码,形成对应的种群. 以航天器与星座卫星之间的最近距离为适应度函数, 通过种群的繁殖得到优化结果. 结合仿真算例, 分析了最小二乘算法和遗传算法在轨道优化中的优劣以及接近过程中轨道摄动的影响. 结果表明, 遗传算法适用于所提出的轨道改进问题. 研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星接近问题提供理论依据.     

面向空间目标相对轨道确定的编队优化方法

针对提高空间目标相对轨道确定精度的问题,研究了在主航天器轨道运动受限时,通过设计和优化辅航天器相对轨道要素的航天器编队优化方法。首先,介绍了基于扩展卡尔曼滤波的双视线测量相对轨道确定方法;之后,通过研究双视线测量下的空间目标定位误差变化规律,得到了减小定位误差的角度条件;然后,通过分析该角度条件和辅航天器相对轨道要素的关系,设计并采用遗传算法优化了辅航天器相对轨道;最后,数学仿真结果表明,设计的编队可保证目标相对位置估计误差收敛,优化后的编队可使目标相对位置估计误差减小至0.3 km且不超过1.2 km。