导弹结构热防护一体化设计与优化

针对导弹面临的严酷气动热力环境,基于传统波纹夹芯结构,为导弹设计了一种兼具承载和热防护功能的一体化结构。建立热-结构耦合计算模型,对一体化结构进行结构承载与热防护性能分析,结果表明:一体化结构在高温下具有较好的承载能力;增加一体化结构隔热层与内壁厚度有助于提高导弹的热防护效率。以一体化结构热防护效率最高和质量最小为目标,采用第二代非支配排序遗传算法实现了多目标优化,并认识到:一体化结构热防护效率与质量相互影响,设计时需要需综合考虑。     

采用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种资源约束,同时可能存在突发事件的干扰。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。     

航母作战部署的舰载机出动架次优化研究

针对航母作战部署中航母平台按时到达部署地限制和舰载机出动回收任务需求,建立了非线性整数规划模型,目标函数是舰载机出动架次总数,约束条件包括非线性的航母平台部署偏差约束和线性的舰载机出动约束;采用遗传算法求解这个具有复杂约束条件的舰载机出动架次优化模型;解算了一个航母作战部署的实例,结果表明模型和算法可行。     

一种基于混合算法的火力规划方法

针对战场上火力单元与目标数量较多的具有多约束的火力规划问题,提出一种采用贪心策略和改进遗传算法的混合算法求解不同复杂程度的火力规划方法。贪心策略用于优化初始种群以加快遗传算法收敛及在短时间内求解较复杂的火力规划问题。采用改进编码方式、杂交与变异算子的遗传算法处理约束条件,提高搜索效率,加快算法运行速度。仿真实验结果表明,混合算法可以在平衡求解时间与结果满意度的情况下求解不同复杂程度的火力规划问题。     

无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

临近空间传感器动态组网优化部署研究

为了提高临近空间传感器系统整体性能,更好地适应现代条件下的高科技电子战、信息战,提出了一种基于遗传算法的临近空间传感器动态组网优化部署方法,建立了临近空间传感器组网优化部署的数学模型,给出遗传算法在该优化问题中的求解过程和步骤,为加快求解速度对遗传算法进行了改进.通过组网仿真表明该方法能够快速得出多种优化部署方案,从而为传感器组网部署提供了科学、有效的支持.     

基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输,利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题,采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子,对比模拟退火算法等其他算法而言,具有较好的鲁棒性,能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。     

火力对抗条件下反坦克导弹目标分配优化

以对抗条件下反坦克导弹作战过程为依据,建立了火力对抗条件下反坦克导弹目标分配的优化模型,并提出了坦克火力分配优化模型,研究利用改进的遗传算法来设计求解,在VC++下对实例进行求解,所得结论合理,本研究对反坦克导弹分队火力分配决策具有一定的参考作用和现实意义.     

求解非线性规划的小生境遗传模拟退火算法

提出了用小生境遗传模拟退火算法求解带复杂约束的非线性规划问题。首先分析了遗传算法＂早熟＂收敛以及局部搜索能力弱的不足,由此引入小生境以增加种群多样性,并抑制＂早熟＂收敛现象,同时引入模拟退火算法以增强局部搜索能力,改进进化后期收敛速度慢的不足,最后结合典型非线性规划算例验证了混合算法的效率、精度和可靠性。     

基于自适应遗传算法的LS—SVM漏磁缺陷重构

提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法（AGA-LS-SVM）的新方法,用于二维缺陷重构,建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。