复合材料层合圆柱壳的动力响应与层间应力

采用分层壳理论和厚度方向的二次插值函数推导出正交铺设层合圆柱壳的动力响应方程,并得出简支层合圆柱壳自由振动问题的解.对于给定算例,计算出的自振频率与三维分析的结果吻合良好,说明所推导的二维解具有足够精度.计算了前四阶模态对应的壳中应力.计算结果说明,对于高阶模态,层间应力相对于面内应力的比值远高于低阶模态的对应比值,高的层间正应力是高阶模态导致脱层破坏的主要原因.     

用遗传算法生成艺术图形的研究

介绍了艺术图形生成方法及其遗传算法在艺术图形生成过程中的作用．每种算法都是基于给定初始条件的迭代过程,并通过遗传算法控制初始条件和迭代方式来改变迭代过程,获得更复杂的图形．     

履带车辆加速性性能泛函及数值求解

履带车辆推进系统传动装置的优化匹配是提高车辆机动性的关键。为改善履带车辆的动力性能,将履带车辆加速过程抽象为性能泛函取极值的数学问题,提出了有级变速传动的加速性能泛函数学表征。考虑履带车辆内部及外部约束条件,采用全局优化的遗传算法,对不同加速性能权重指标下的最优加速性速比进行数值求解,对比分析速比优化前后履带车辆的加速性。结果表明,泛函优化后的速比使得车辆0～32 km/h加速时间缩短了7.89%,验证了泛函分析设计方法对优化履带车辆动态加速过程的有效性。     

基于DEM数据和遗传算法的对海雷达部署优化研究

针对当前雷达组网部署优化问题缺少对海探测研究,以及基于实际地形数据的遗传算法(GA)求解复杂度高的问题,开展了基于数字高程模型(DEM)数据和遗传算法的对海探测部署优化研究。基于预先阵地和对海探测雷达威力模型,所提的算法可有效减少遗传算法寻优空间,极大提高优化求解速度。仿真表明,该算法可获得和遍历法近似的最优结果,随着部署规模的增大,具有明显的速度优势。     

基于GA的卷积神经网络结构化剪枝算法

为解决传统神经网络模型过参数化问题,提高深度学习模型工程化实现的效率,提出了基于GA的结构化模型压缩算法.该方法从全局搜索空间对模型各层卷积核进行结构化剪枝,并以"高检测精度,低网络规模"为准则建立适应度函数,解决传统权重剪枝易陷入局部最优和剪枝结果对硬件平台不友好问题,获得精度损失低、模型压缩率高的轻量化模型结构.     

基于改进遗传算法的舰载机保障调度方法

舰载机保障作业过程受到多资源约束,同时可能存在着突发事件的干扰;针对此特点,分析并制定干扰情况下的模型修正策略。在遗传算法中引入禁忌搜索算子改进传统遗传算法的变异操作,并通过具体实例进行仿真验证,其结果证明改进后的遗传算法在优化含干扰事件的多机保障问题时效率更高,并通过甘特图直观地反映重调度方案。为真实情况下有效处理舰载机保障过程中的干扰事件奠定理论基础。     

基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

永磁磁通控制型混合励磁开关磁阻优化设计

针对开关磁阻电机低功率密度和低材料利用率的问题,为了进一步优化电机的转矩特性,将永磁体应用在开关磁阻电机之中,设计了一台三相12/10极永磁磁通控制型混合励磁开关磁阻电机。在分析该电机结构和工作原理的基础上,采用电机设计理论对该电机进行结构设计,并且采用有限元软件进行仿真。在瞬态场条件下验证了该模型的正确性,在稳态场条件下仿真得到电感特性曲线、磁链特性曲线和转矩特性曲线,建立了精确的非线性模型。仿真结果表明该电机的转矩特性得到了明显提高。最后,采用遗传算法对电机主要结构参数进行了多目标优化设计,进一步提高了该电机的平均转矩并降低其转矩脉动。     

基于偏随机秘钥遗传算法的舰船驻泊方案决策

军港码头需要在舰船抵达泊位时提供保障服务,受码头自身的驻泊条件和保障设施限制,舰船往往需通过多次泊位移动来满足多种保障服务需求,移泊不仅延长了舰船的在港时间,同时也将造成保障资源的额外消耗。为提高舰船运转率,减少移泊事件发生,构建了舰船驻泊的混合整数规划模型,并通过典型算例,釆用偏随机秘钥遗传算法进行优化计算,最终得到最优的舰船驻泊方案。所得到的结果与现有的舰船调度方法进行分析对比,并对计算结果进行了敏感性分析,为军港的舰船驻泊以及保障服务提供了决策依据。