高超声速伸缩翼变形飞行器轨迹多目标优化

针对高超声速条件下变形技术的应用模式,对具有伸缩翼的组合式飞行器滑翔弹道进行了多目标优化研究。介绍了伸缩翼的变形模式,给出了不同变形状态下的气动特性;建立了三自由度滑翔轨迹动力学模型和伸缩翼前缘热流计算模型;采用MOEA/D多目标优化算法,以变形条件和飞行攻角为设计变量、以最大射程和最小翼前缘总吸热量为目标函数,进行了多目标优化计算。优化结果表明,MOEA/D计算得到了相对均匀分布的Pareto最优解集,将伸缩翼外形与无变形外形相比,飞行器滑翔段射程得到了显著提高,同时伸缩翼前缘总吸热量有明显的降低。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

编译型PROLOG系统的若干优化实现技术

文中论述可应用于设计编译型Prolog系统的若干优化实现技术。这些技术包括:执行驱动编译策略,代码分类以及数据库操作内部谓词的操作模式。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

BSC信道下线性分组码的差错概率下界分析

针对BSC信道,提出了一种线性分组码的最大似然译码差错概率下界的计算方法.根据最大似然译码算法原理,首先将译码差错概率转化为差错事件的联合概率,基于改进的Dawson-Sankoff界的优化准则,推导出BSC信道下线性分组码差错冗余事件的判决准则,最后得到差错概率下界的计算表达式.该下界只依赖于码字的Hamming重量...     

含脉冲负载的综合电力系统储能优化配置研究

考虑到舰船环境限制和高能脉冲负载对储能的需求,有必要对储能装置进行合理的选型和优化配置,来提升综合电力系统性能。为此,基于带权极小模理想点法和层次分析法,提出了一种储能装置性能评价函数,并以其为优化目标,进行储能装置优化配置。所提出的评价函数充分考虑系统需求和脉冲负载特性,以储能装置体积、质量和经济性作为评价函数主要组成部分,同时考虑功率、能量、电压、荷电状态等约束,建立优化配置模型,并采用差分进化算法进行求解。以高性能锂电池和超级电容器为例,对所提模型进行求解计算,结果表明在所给权重系数下锂电池性能更优,更适用于综合电力系统,并给出了优化配置后的指导方案。     

一种改进的混合BLISS多学科设计优化方法

针对BLISS 2000优化过程中权值系数的引入给实际应用带来的困难,提出一种改进的BLISS优化过程——混合BLISS( Hybrid BLISS,HBLISS).该方法在保持BLISS 2000的基本算法结构的基础上取消权值系数,利用耦合变量的最小残差协调子系统级和系统级优化,给出了HBLISS的算法结构和基本流程...     

基于学科间差异信息的协同优化改进算法

分析了MDO(Multidisciplinary Design Optimization)中广泛应用的协同优化算法的特点和存在的问题,提出了一种基于学科间差异信息的协同优化改进算法COMI(Collaborative Optimization based on Multidisciplinary Inconsistency).利用学科间差异信息构造了系统级松弛约束和系统级罚函数,利用遗传算法作为系统级优化算法,并采用标准算例比较了标准CO(Collaborative Optimization)算法、松弛CO算法与COMI算法的性能.结果表明COMI算法在设计结果可行性和最优值上平衡性较好.     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

在线测量精密机床和加工工件直线度的新方法——优化误差分离法（OEST)

目前,运用多传感器对工件和精密机床的直线度进行在线测量的方法有ＳＴＰ法、ＳＴＲＰ法和ＦＳＴＰ法等。由于受到传感器相邻间隔距离的限制,这些方法往往只适合于长工件的在线测量。本文推荐的新方法──优化误差分离法（ＯＥＳＴ）可以用于短工件中的测量,它是基于频域分析和时域优化搜索的原理,可以克服频域变换中出现的边缘失效问题以保证频域变换的正确性。本文还介绍了计算机仿真和实际测量实验的结果,并验证了该方法的可行性和正确性。