基于响应面和遗传算法的翼型优化设计方法研究

高速气动悬浮列车（Aero-train）是一种利用机翼地面效应原理的创新型高效高速低能耗高速列车。本文以LA203A为基础翼型,利用遗传算法与数值模拟的方法对基础翼型进行气动优化设计。通过对优化翼型的地面效应模拟分析,得出优化后的翼型其气动特性有明显改善,并由此得出气动悬浮列车单向翼离地间隙、迎角与阻力、升力、升阻比之间的关系。利用CFD技术对安装有基础机翼和优化后机翼的气动悬浮列车初始研究模型（AERO-1）整车气动特性进行数值模拟以及分析前后端机翼的流场特性,并利用风洞实验方法对装有优化机翼的气动悬浮列车初始研究模型（AERO-1）气动特性进行研究。利用遗传算法优化后机翼翼型升阻比特性较基础翼型最高提升26%,具备优化机翼的气动悬浮列车（AERO-1）在地面效应下的气动特性优于原始模型。本文研究为机翼地面效应分析以及气动悬浮列车研究提供理论依据。     

高校排课中的遗传算法

采用了鲁棒性较好的遗传算法,对院校的必修课给出了染色体编码和适应度函数,并采用了自适应的杂交和变异概率,程序运行结果良好。     

基于UKF的双机协同纯角度目标定位路径规划

针对三维空间双机协同定位问题,在无迹卡尔曼滤波的基础上,提出一种规划双机路径的方法。首先,利用双机探测得到的方位角和俯仰角信息,并结合无迹卡尔曼滤波算法估计目标的状态;在此基础上根据交互信息理论提出指标函数的概念,以指标函数最大为轨迹优化的最优性能指标,将问题转化为求双机控制量的最优解;最后,采用遗传算法求解双机的控制量,得到比较合理的双机飞行路径。仿真结果表明,通过最大化指标函数可以有效地规划双机路径,且具有更高的精度和速度。     

气动设计问题中确定性优化与稳健优化的对比研究

通过对优化问题的表述,说明传统确定性优化与稳健优化的区别。稳健优化需进行不确定性分析,同时追求系统的性能优化、性能偏差最小化、设计可行性稳健化。然后分别探讨了气动设计中确定性优化和稳健优化模型的建立及求解策略。根据不确定性分析方法的特点,选择基于代理模型的不确定性气动遗传优化分析方法。通过具体翼型优化实例讨论了稳健性优化与确定性优化的不同,并将结果进行对比,得出一定的结论。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二     

基于多活性代理的多星测控调度方法

多星测控调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题,其中多星测控任务调度的建模和求解算法是关键。在多活性代理理论的基础上,引入任务调度活性度概念及多活性代理活性保持的协调协商机制,建立基于活性度的多星测控调度模型,并给出一种多活性代理协调协商遗传算法。最后给出实验示例对所提出的算法进行仿真验证。仿真实验表明,所提出的基于多活性代理协商协调的模型及算法能够更好地解决多星测控任务调度问题。     

基于广义多层次模糊模型的无人机路径规划

无人机自主飞行的路径规划涉及许多因素,为了使决策向量的获得过程尽可能多包含各个因素的信息,采用广义多层次Fuzzy综合评判是一种有效的方法.但是由于预先不知道权数分配,也无法知道评判结果,故无法用解决广义多层次Fuzzy综合评判或解决其逆问题的方法得到结果.为此引入遗传算法,利用其进化特性,求得合理的权数分配和广义多层次Fuzzy综合评判结果,可以达到控制飞机飞行过程的目的.这一过程提供了一种解决非正非逆问题的广义多层次Fuzzy综合评判问题的新思路和新方法.     

飞机穿越微下击暴流风切变的智能控制

在应用模糊逻辑建模与辨识方法建立微下击暴流风切变模型的基础上,根据恒定俯仰姿态改出微下击暴流的飞行引导策略,提出了一种改出微下击暴流风切变的模糊反馈控制系统,并将遗传算法应用于该模糊逻辑控制器的设计。结果表明,本文提出的建模方法能够更真实地反映出飞机穿越微下击暴流风场的动态特性;采用模糊逻辑控制器,可使得飞机在穿越微下击暴流风场时具有较好的改出性能;另外,遗传算法的应用对已设计的模糊逻辑控制器进行了优化,进一步改善了飞机穿越微下击暴流的性能。     

解决排班问题的多目标优化模型及算法研究

为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证.