宽马赫数变几何进气道性能快速计算方法

提出一种适用于初步设计的宽马赫数变几何超声速进气道性能快速计算方法,无需计算流场各点参数即可快速获得捕获流量系数φ和临界总压恢复系数σ。利用激波与进气道的几何关系判断起动;采用虚拟喉道假设计算第一道内压膨胀波;采用一组激波-膨胀波模拟喉道内复杂波系。为检验方法正确性,计算结果与无粘CFD结果进行了比对。φ相对误差在5%以内,随马赫数减小、攻角或楔板折角增大而增大;σ最大相对误差为4%,随马赫数、攻角、楔板折角增大而增大。     

宽马赫数变几何进气道性能快速计算方法北大核心

提出一种适用于初步设计的宽马赫数变几何超声速进气道性能快速计算方法,无需计算流场各点参数即可快速获得捕获流量系数φ和临界总压恢复系数σ。利用激波与进气道的几何关系判断起动;采用虚拟喉道假设计算第一道内压膨胀波;采用一组激波-膨胀波模拟喉道内复杂波系。为检验方法正确性,计算结果与无粘CFD结果进行了比对。φ相对误差在5%以内,随马赫数减小、攻角或楔板折角增大而增大;σ最大相对误差为4%,随马赫数、攻角、楔板折角增大而增大。     

不同抽吸孔布局的进气道数值模拟机理分析

采用标准k-ωSST湍流模型数值计算方法,针对2种不同抽吸孔布局的超声速进气道数值进行了模拟机理分析。结果表明:在抽吸孔前缘引起的膨胀波与唇口反射激波相交,马赫数增加;模型-1在抽吸孔内形成循环涡流,马赫数增加到3.6,并在抽吸孔内多次反射,在抽吸孔出口的马赫数降低;而模型-2由于在受到剪切层的影响,在抽吸孔内形成循环涡流变成亚声速区域;在抽吸孔后缘形成强压缩波,与进气道反射激波多次相交,模型-2的进气道上壁面下游的压力整体趋势大于模型-1的壁面压力。     

基于最小资源损耗的火力分配研究

火力目标分配采用联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为目标函数容易造成火力资源过饱和攻击,导致火力资源浪费,针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,根据来袭目标威胁度和火力资源消耗情况对各目标毁伤概率进行设置,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并通过算法改进,采用粒子群禁忌混合搜索算法对模型进行求解,仿真结果表明,粒子群禁忌混合搜索算法求解精度高、稳定性好。     

面向磁场有限元分析的舰船模块化几何建模技术研究

运用模块化思想,完成了舰船结构模块和功能模块的划分,并通过对功能模块的变参,实现了自动生成船舶各个组成部件几何模型的建模系统。最后,以某舰几何模型为基础对该舰磁场分布进行有限元分析计算。结果表明,该方法计算精度较高,能够较好反映舰船空间磁场的分布。     

高马赫数临近空间无人机气动布局设计分析

以高马赫数临近空间无人机概念方案设计为背景,研究高马赫数无人机气动布局设计问题。为提高气动布局设计的效率,开发了气动外形设计和分析的工具,包括参数化几何建模程序、网格自动生成程序、自动化流场计算程序和结果分析程序。针对高马赫数无人机总体设计要求,提出一种翼身融合的双后掠气动布局方案,翼型为菱形,尾翼构型为V型。为了满足进气道进口流量捕获面积的要求,机体前缘设计成拱形前缘。应用数值分析方法分析展弦比和上反角对升阻比的影响,优选出合适的展弦比和下反角,形成了最终的气动布局方案。流场特性分析结果证实了最终的气动布局方案的合理性。     

基于电磁兼容分析的舰载雷达优化部署方法

针对舰载雷达频谱拥挤,频率相近或相同雷达之间存在电磁兼容的问题,提出了一种基于电磁兼容分析的雷达优化部署方法。针对由定向天线和全向天线雷达组成的雷达系统,建立了电磁兼容模型,将其作为适应度函数,运用粒子群算法对雷达进行优化部署。仿真结果表明,应用粒子群算法结合电磁兼容模型,可以很好地解决雷达的优化部署问题。     

舰艇武器布置问题的一种协同优化算法

针对舰艇武器布置问题的特点,提出了一种基于粒子群优化和分类器系统的协同优化算法,以粒子群优化进行优化计算,用分类器系统消除约束.计算实例表明,该算法能较好地实现优化计算,并能节省大量的计算时间.     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

随机需求下供应商主导的多轮次协调模型

针对随机需求下供应链的供销订购冲突问题,提出一种基于Stackelberg主从对策的供应链多轮次协调订货机制,供应商作为主方制定批发价,零售商作为从方以最优订货量和零售价响应,供应商和零售商进行多轮次自主协调。利用粒子群优化算法和遗传算法对该模型进行仿真计算,仿真结果表明:批发价让步策略可以提高整个供应链的利润,验证了粒子群算法在最优解、求解速率和稳定性方面比遗传算法均要更优。     

海上多无人机协同交叉定位的优化配置方法

针对多部无人机协同交叉定位,考虑无人机安全距离、通信距离和动力学约束条件下,解决多部无人机自动实现对飞行速度和角度的优化配置问题.提出了多机协同测向交叉定位方法,该方法先根据几何稀释度精度建立了不等式约束下的无人机运动参数单目标优化模型,再利用惩罚函数法将优化模型转换为无约束条件的极小值求解问题,最后利用粒子群优化算法获得各无人机飞行速度和角度估计值.仿真试验表明,该方法对不同无人机阵型和辐射源运动状态具有较强的适应性,相比直线飞行配置方法,其定位精度有较大的提高.     

基于混合粒子群的武器分配与规划方法研究

武器-目标分配是一个至今未能解决好的多约束规划问题,其复杂性包括模型和算法两方面,已被证明是一个NP完全问题。在对以往武器-目标分配模型分析的基础上,引入时间和制导资源约束构建新的模型,以防御武器系统生存概率最大作为目标函数,提出一种混合粒子群算法。该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用一个遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解。仿真结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

基于径向基代理模型的序列优化中自适应再采样策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该在采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.     

改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用

粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.     

基于工程设计法的射程优化

射程是弹道导弹的重要性能指标,飞行程序选择对充分发挥导弹运载能力,提高射程具有重要影响。针对此问题,利用工程设计法的实现容易、计算量少的优点,将以飞行程序为设计对象的最优控制泛函问题转化为参数优化问题。在此基础上,建立弹道运动模型和优化模型,并应用粒子群算法进行参数优化,求解最大射程弹道。结果表明,基于工程设计法的射程优化简单可行,利用粒子群算法得到的优化参数对改善射程有显著效果,充分发挥了导弹的运载能力。而运载能力的提高对提高导弹武器的目标覆盖范围起到重要作用。     

网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术

针对传统雷达反隐身检测存在的角度信息丢失、装备资源利用率不高等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术。该技术建立了网络雷达对抗系统反隐身检测模型,在此模型基础上将任务区域进行划分和覆盖率加权,得到粒子群算法的目标函数并对收发站粒子种群进行重新部署,通过多次仿真实验得到了最优化布站数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,所提出的研究算法收敛更快,得到的加权覆盖率更高,可满足反隐身优化部署效费比需求。     

基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一.在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及较小的学习因子c2,而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c1以及较大的学习因子c2,从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷.将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一.     

开关磁阻电机模型参数新辨识算法

将混沌变异粒子群(CMPSO)应用在磁链数学模型的参数辨识可以得到精确的开关磁阻电机磁链模型.针对标准PSO收敛慢、易于早熟的缺点,CMPSO通过混沌优化后粒子群分成两个子群和混沌粒子群,然后通过精英粒子的适应度方差和最优解变异算法保证了改进算法的收敛.磁链辨识结果证实这种参数离线辨识算法收敛速度快,参数精度高的特点.