有关因素对导管终点压力振幅的影响

导管-气室系统可以引发水力共振,提高脉冲射流的强度。影响水力共振的因素很多,针对一特定的水力共振系统,就导管长度、导管内径、喷嘴出口内径、调制频率、气室初始容积等因素对水力共振的影响逐一进行了计算机模拟分析,得到了各因素对导管终点压力振幅的影响趋势图,为开展实验研究提供了有力的理论指导。     

短导管－气室水力共振模拟分析研究

导管－气室系统可以引发水力共振，增强脉冲射流的功能。对于导管很短的系统，其水力状态可用单一的微分方程表述，用有限差分方法和迭代法求解，并用计算机模拟。水力共振的条件及强度取决于诸多因素，可用搜寻的方法寻求和分析研究。模拟研究为实验研究提供依据和指导。     

用气室增强脉冲射流功效的数学模型研究

高压射流日益广泛地运用于切割、清洗和开采等领域。简述高压射流的发展情况，提出用气室加剧水力扰动以增强脉冲射流功效的设想；基于瞬变流理论，建立导管－气室系统的管流瞬变方程、导管起点边界条件方程和导管终点组合边界条件方程。用计算实例表明，在某种条件下，系统会发生水力共振，脉冲射流的功效可以显著增强。     

带空气室脉冲水射流系统通用分析法

针对所提出的用空气室引发水力共振以增强脉冲水射流的设想,应用水力瞬变特征线解法,建立系统的数学模型,差分网格只取脉冲源、空气室和喷嘴3个边界点,采用变时步法解算。这种方法具有灵活性大、受限制小、便于使用的突出优点。     

一种求解武器系统可靠性分配的非精确方法

在考虑资源约束的基础上,通过建立一种资源-可靠度-满意度三者平衡的可靠性分配和优化模型,将对武器系统可靠性最优分配问题转化为对模糊非线性规划问题的求解,从而为武器系统可靠性的最优化问题提供了一种新方法。为获得具有实际意义的数值解,提出一种沿着加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法,并结合某高炮系统的应用分析,证明了该方法的有效性和合理性。     

基于改进遗传算法的神经网络控制

神经网络结构简单,但训练容易陷入局部最优解,而遗传算法依照生物进化理论将群体进行选择交叉变异从而求取全局解。首先讨论了神经网络与遗传算法的结合方法,并针对传统遗传算法中存在的问题,采取一种改进的遗传算法,将两种智能控制方法相结合进行研究,仿真结果表明此算法能有效改善系统的响应指标。     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶柴油机转速PID控制器参数优化

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用改进非支配解排序的多目标遗传算法(NSGA Ⅱ)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.给出了某型护卫舰主机转速PID控制的数值算例.计算结果表明,该联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用.     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

基于响应面与遗传算法的柴油机喷射参数优化

为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。     

一种求解软件可靠性分配的非精确方法

在考虑开发成本约束的基础上,通过建立一种开发成本-可靠度-满意度三者平衡的软件可靠性分配和优化模型,将对软件可靠性最优分配问题转化为对模糊非线性规划问题的求解,从而为软件可靠性分配的最优化同题提供了一种新方法.为获得具有实际意义的数值解,提出一种沿着加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法.最后结合实例,证明了该方法的有效性...     

基于改进自适应遗传算法的阵列优化

提出了一种改进的自适应遗传算法,对约束了阵列孔径、阵元数目和最小阵元间距的非均匀稀布阵列进行优化布阵。该算法采用实值编码,改进了适应度函数,避免了不可行解的产生。同时选取新的选择算子和改进的双重最佳保留策略,对传统自适应遗传算法的交叉、变异概率进行了动态改进。仿真结果表明,该方法能较好地抑制"早熟",增加了获取全局最优解的概率,获得了更低的峰值旁瓣电平。     

利用遗传算法和模糊逻辑进行系统可靠性优化分配

提出一种使用遗传算法和模糊逻辑相结合进行系统可靠性优化分配的新方法。该方法使用模糊逻辑对系统研制初期可靠性设计中所存在的不精确限制条件和设计目标进行数学建模 ,然后利用遗传算法对数学模型进行求解。该方法充分利用了模糊逻辑的建模效率和遗传算法的搜索效率 ,大大提高了系统可靠性分配的效率和精度。本文首先以两单元串联系统的可靠度优化为例进行说明 ,然后将算法扩展至多单元系统的可靠度及冗余度优化问题的求解。数值仿真实例显示了算法的性能和可行性。     

基于NSGA-II和多属性决策的防空火力分配

为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。     

固定目标区域的空中干扰机最优干扰覆盖分布算法

GPS干扰机升空可以增大干扰覆盖面积使干扰效果显著,GPS空中干扰机的合理分布可以有效地实现对目标区域的干扰覆盖.通过分析空中干扰机所能达到的干扰覆盖能力,进而运用遗传算法在解决多目标组合优化问题上的灵活性,提出了基于固定目标区域的空中干扰机最优干扰覆盖分布算法.仿真结果表明该算法能够快速有效地得到最优干扰覆盖分布方案.     

一种空气加热器的三维流场数值仿真

为进行超燃冲压发动机试验,设计了空气加热器,对其内部流场进行了仿真并与热试车结果进行了比较验证;计算结果表明,所设计的加热器在结构方案和总体性能方面基本满足设计要求,喷注器喷入的空气降低了冷却面板的温度,燃烧室轴向入口空气能有效保护燃烧室内壁,仿真结果对于加热器的改进设计也起到一定的指导作用.     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。     

SVM在空中目标威胁值评估中的应用

构建了基于回归型支持向量机的空中目标威胁值评估模型,确定了基于粗糙集理论的空中目标威胁因素,并建立了数据离散化、归一化的标准。将常用的4种核函数应用于对空中目标威胁值的估计,并通过基于网格法和遗传算法的搜索方法找到模型的最优参数。最后通过Matlab对算例进行了仿真验证。     

装备维修管理系统的设计与实现

装备维修管理系统是一种新型维修管理模式,为解决现代装备协同维修过程中资源优化调度和分配的各类问题,从装备维修保障系统的需求分析入手,讨论了基于改进遗传算法的维修资源配置算法,并采用建模与仿真技术,设计实现了装备维修管理系统。     

用于时空综合被动定位的种子分裂算法

针对传统TMA方法的局限性,运用时空综合被动定位(STI)理论,探索如何利用拖线阵列声纳的基阵探测信息估算目标运动要素。采用种子分裂算法(SDA)原理,通过选取合适的初始种子,进行高效率的穷举,从而得出最优解。经过仿真计算及分析发现,与遗传算法相比较,计算量大大缩小;本艇不机动时,即使在低信噪比的情况下,该算法既满足了可靠性的要求,又缩短搜索迭代过程。