基于TMS320C80的BP算法并行实现的研究

结合 TMS32 0 C80的编程结构 ,利用神经网络的权并行性和神经元并行性 ,提出了BP算法的并行实现方法 ,并解决了存储器访问冲突、数据双缓冲传输、PP细粒度并行和死锁等问题。结果表明 ,该并行 BP算法十分有效。     

求解装箱问题的遗传算法

本文提出了两种求解装箱问题（ＢｉｎＰａｃｋｉｎｇ）的遗传算法。一种是简单遗传算法,它采用等长度字符代码编码方法,使用常规的遗传操作算子。另一种是混合遗传算法,它综合运用解装箱问题的ＦＦＤ（ＦｉｒｓｔＦｉｔＤｅ－ｃｒｅａｓｉｎｇ）近似算法和简单遗传算法。试算结果表明,由这两种遗传算法所得到的装箱方案较一些近似算法所得到的装箱方案都要好。     

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

电机控制系统PID参数的遗传算法优化

近年来，遗传算法的研究十分引人注目，作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索和优化方法。其算法简单通用，鲁棒性强，在组合优化、机器学习、自适应控制和规划设计等领域的应用中已展现了其特色和魅力。该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。文章就是利用遗传算法对某一电机控制系统的PID参数进行优化，以提高控制系统的性能指标。     

卫星星座系统多学科设计优化研究

分析了卫星星座系统设计包含的星座设计、卫星设计、发射选择等学科之间的耦合关系，特别是卫星各分系统之间的耦合关系，建立了包括发射费用分析、成本分析在内的卫星星座系统多学科分析模型。在此基础上，采用分布式协同进化MDO算法，将星座设计优化和卫星的设计优化在自治基础上充分协同，对一个同时包含离散／连续设计变量、需进行星座结构和参数同时优化的虚拟的海洋监视卫星星座系统进行了多学科设计优化。算法对离散设计变量采用二进制编码，连续设计变量采用实数编码，并分别采用相应的进化算子。采用最大长度编码，根据一定的规则确定基因的显性和隐性，来处理结构和参数同时优化引起的设计变量维数可变的问题。设计结果显示了多学科设计优化的优势和分布式协同进化MDO算法对卫星星座系统这样的复杂多学科设计优化问题的有效性.     

基于遗传算法和空间推进方法的高超声速进气道优化设计研究

将遗传算法（单目标遗传算法GA和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ、NCGA）与高效、高精度的卒间推进方法——SSPNS（Single-sweep Parabolized Navier-Stokes Algorithm）流场计算方法相结合，对二维高超声速进气道进行了气动优化设计研究。在单目标优化设计中以巡航点（Ma=7．0）的总压恢复最大为设计目标，多目标设计中则在巡航点分别考察了总压恢复最大-压升最大两目标模型、总压恢复最大-压升最大-阻力系数最小三目标模型。优化设计结果表明，单目标设计使得总压恢复有明显提高；多目标优化设计所得的Pareto最优前沿为设计者提供了可靠的设计依据。为了兼顾巡航点和加速爬升段的综合忭能，采用多目标优化方法对进气道进行了多点优化设计，并开展了基于等动压弹道的设计点选择问题初步研究。计算结果表明，若将设计点选在Ma=6．5左右，则进气道的综合性能较好。     

基于MAV形变控制的鼓包装置几何分布优化

 提出了在微型飞行器(Micro Air Vehicle —MAV) 表面安装鼓包控制装置进行姿态控制的思路,针对某无尾MAV ,研究了单点鼓包凸起对气动力、气动力矩的敏度影响;以此为基础,选择了4 个鼓包控制组及相应候选控制点,利用遗传算法进行了气动、控制学科的并行优化,并对优化设计方案的控制响应特性进行了分析,表明方案可行。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

An equilibrium multi-objective optimum design for non-circular clearance hole of disk with discrete variables

An Equilibrium Multi-objective Optimization Model(EMOM) with self-regulated weighting factors has been proposed for the optimum design of non-circular clearance hole on the front flange of turbine disk. In the ‘‘equilibrium design", both the stress decrease around the hole and the least hole's profile variation are considered, which balances two ambivalent design goals. Specific discrete variables are applied to realize the standardization design in the optimization process, in which a Surrogate Genetic Coding Algorithm(SGCA) is introduced, and a special check module is used to get rid of repeated fitness evaluation of the samples. The method offers an equilibrium design for the non-circular clearance hole of the turbine disk with great accuracy and efficiency.     

基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。