演化排列优化拉丁超立方设计方法

拉丁超立方设计是最常用的计算机试验设计方法之一,针对现有拉丁超立方设计方法采样一次性且难以兼顾设计的空间均匀性和计算效率的问题,提出了一种演化排列拉丁超立方试验设计方法。通过对小样本设计的演化、排列信息继承和扩充等操作,以较小的计算量实现了样本的扩充与优化。此外,所提方法可以兼顾现有样本和新增采样点之间的关系,实现样本的序列扩充,这在实际近似建模过程中十分方便。通过多组数值试验,验证了本文方法在空间均匀性和计算效率等方面的优越性。     

大型捆绑助推器总体/动力/轨道一体化设计与优化

在综合考虑固体火箭发动机设计、轨道设计和总体特性相互作用、相互影响的情况下,建立了捆绑助推器总体/动力/轨道一体化设计优化模型和系统分析模型,并应用遗传算法完成了某大型捆绑助推器6个设计参数的优选。结果表明:本文方法优化设计效果明显,优化所得助推器质量比原方案减轻了17.7%。