改进型实数编码遗传算法在内弹道优化中的应用

为实现内弹道装药结构的优化设计方案,提出将改进型遗传算法应用于内弹道优化数学模型.在基本遗传算法的基础上采用实数编码方式并对遗传操作进行改进,引入最优保留策略,使其更适合内弹道优化模型的复杂非线性.建立了具有代表性的某高炮内弹道装药优化设计模型,通过计算机仿真得到优化方案,并与采用模式搜索法和基本遗传算法得到的优化方案进行对比,结果表明,采用改进遗传算法进行内弹道优化是有效可行的.     

遗传算法在引信可靠性优化设计中的应用

为提高引信系统的可靠性,目前出现很多优化方法。文中把遗传算法应用到引信可靠性优化设计中,根据遗传算法优化的基本原理对具体实例的分析求解,充分验证了遗传算法在引信可靠性优化设计中的可行性和优越性。为引信可靠性设计提供一种新的优化途径。     

基于改进遗传算法的不规则面目标瞄准点选择

采用传统遗传算法能够有效地对不规则面目标的瞄准点进行优化选择,但存在优化速度慢、计算精度不高的缺点。在传统遗传算法的基础上,改进了适应值的标定方法,引进了基于相似度的群体多样性优化方法,改善了群体的多样性,有效避免了早熟现象的出现。成功将改进遗传算法应用于不规则面目标的瞄准点优化选择问题,仿真结果表明,对不规则面目标的瞄准点进行优化选择时,改进遗传算法与传统遗传算法相比,提高了运算速度和全局寻优能力。     

炮射导弹控制系统的混合遗传优化设计

针对炮射导弹俯仰通道超前校正控制器参数的整定和优化问题,提出了一种混合遗传算法。在对步长加速法和标准遗传算法进行分析的基础上,将遗传算法良好的全局收敛性和步长加速法优秀的局部搜索能力相结合,提高了优化搜索的效率和精度,仿真结果表明这种方法具有较好的收敛性和稳定性,并可用于其他导弹控制器优化设计中。     

基于遗传算法的空间多传感器优化部署模型研究

对空间传感器平台进行优化部署,是在平台数量有限的情况下,提高整个系统探测效率的有效手段。构建了传感器平台部署优化设计指标体系,针对不同指标分别提出了量化方法,在此基础上建立了空间多传感器部署优化模型。将遗传算法应用于该模型,提出了基于遗传算法的求解方法。最后通过算例仿真,对空间多传感器平台优化部署模型及其求解算法的有效性进行了检验。结果表明,传感器数量越多,部署模型的优化效果越明显。     

多测速测量系统布站几何优化设计

多测速测量系统弹道参数估计的精度与其布站几何密切相关.以提高多测速测量系统弹道参数估计的精度为目的,建立了布站几何优化设计的目标函数和约束条件,采用改进的遗传算法对这一多约束条件下的非线性优化问题进行了数值计算.在算法中,对约束条件采用违反淘汰法与惩罚函数法相结合的处理方法,在保证种群质量的同时兼顾了个体的差异性;在初始种群中引入极端个体以增加其多样性,避免交叉变异陷入局部最优.最后,对多测速测量系统在布站几何优化前后采用测速样条函数定轨方法进行弹道参数估计的精度进行了实例仿真.仿真结果表明,遗传算法的布站几何优化设计对于提高多测速系统弹道参数估计的精度有效、可行.     

基于遗传算法的超宽带天线优化设计

为改善传统超宽带天线设计中存在的辐射脉冲波形拖尾振荡问题,提出了一种基于遗传算法的超宽带天线综合设计方法.该方法采用保真系数和回波损耗的适应度函数加权形成目标函数,在确定结构基础上对天线参数进行遗传操作,实现了超宽带天线时域辐射波形的优化设计.根据遗传算法寻优结果设计出一款单极锥天线,并用时域有限差分法对天线的电特性进行了仿真,结果证明该方法有效.优化的变形锥结构在高低平面内辐射波形一致性好,且拖尾振荡明显减小.     

相控阵天线相位加权方案的遗传优化算法研究

针对相控阵天线相位加权方案的优化问题,提出了一种基于遗传算法的相位加权方案优化方法.以线阵为例,对相位加权的实现方法进行了分析,并在此基础上,对提出的遗传优化算法进行了计算机仿真实验.仿真分析表明,优化后的天线方向图峰值副瓣电平得到了明显降低,算法具有良好的收敛性能.采用该算法对相位加权方案进行优化设计,可以有效提高设计的效率和质量,因而值得在实际应用中加以推广.     

相控阵天线相位加权方案的遗传优化算法研究

针对相控阵天线相位加权方案的优化问题,提出了一种基于遗传算法的相位加权方案优化方法．以线阵为例,对相位加权的实现方法进行了分析,并在此基础上,对提出的遗传优化算法进行了计算机仿真实验．仿真分析表明,优化后的天线方向图峰值副瓣电平得到了明显降低,算法具有良好的收敛性能．采用该算法对相位加权方案进行优化设计,可以有效提高设计的效率和质量,因而值得在实际应用中加以推广．     

基于弹道仿真的鱼雷性能优化方法

基于仿真的总体性能优化设计是当前复杂机电产品总体设计的新方法。鱼雷总体性能设计中涉及的学科和参数众多,为提高其打击效果,应将这些参数合理匹配。该文提出了基于弹道仿真的鱼雷总体性能优化设计方法,建立了其全弹道模型,编制了完整的弹道仿真lib库,并以弹道设计中的部分参数为例采用遗传算法进行了匹配优化测试。结果表明,该性能优化方法切实有效,可推广应用于鱼雷总体性能更多参数的优化设计中。     

基于自适应模拟退火法的UUV艏部线型优化设计

基于多目标空间的全局搜索理论,将无人水下航行器(UUV)艏部丰满度,流体动力与流噪声作为集成判定指标的综合一体化UUV艏部线型优化设计方法。建立了针对UUV艏部外形设计的一体化设计优化模型,结合经典粘流理论、CFD算法实现了集成优化设计,针对UUV外形优化设计要求,提出了复杂外形参数化和设计变量的选取原则,并对具体算例进行外形综合仿真优化设计。结果表明,基于自适应模拟退火法能够有效实现对UUV期望目标的一体化优化设计,在相互制约的多种目标函数所组成的目标域中获得最优解,优化后UUV艏部流体动力和声学性能都有较大提高。     

基于遗传算法的构筑急造军路工程机械运用优化配置

为解决战时合成部队工兵分队构筑急造军路工程机械编组配置的问题,运用遗传算法进行求解.根据战时机动工程保障中的构筑急造军路任务需求,对构筑急造军路任务进行分析,采用整数线性规划的方法建立工程机械优化配置模型,给出装备最优编配和最佳运用效能,并通过实例进行验证.分析结果表明:该方法为合成部队工兵分队构筑急造军路工程机械编组配置提供了优化途径,提高了工程机械优化配置的准确性.     

火炮反后坐装覃动力学耦合分析与优化

考虑火炮后坐过程中后坐部分与火炮其他部分的动力学耦合效应，推导出在反后坐装置作用下，火炮后坐运动基本方程组,建立了火炮反后坐装置动力学耦合模型。基于拉格朗日插值和四阶龙格-库塔法进行了数值求解。计算结果表明：由于火炮耦合运动的存在，后坐阻力规律与设计时后坐阻力规律相差较大，最大后坐阻カ小于设计时最大后坐阻力。基于动力学耦合模型和优化设计方法，以后坐过程中的最大后坐阻力最小为优化目标，节制杆各圆锥段直径为设计变量，火炮最大后坐长为约束条件，建立了后坐阻カ优化模型。优化算法采用遗传算法。优化结果表明：火炮后坐过程中后坐阻力曲线更加平缓，最大后坐阻力小于优化前的计算结果。     

基于Pareto遗传算法的无后坐炮内弹道多目标优化设计

针对某中口径无后坐炮研制中的内弹道设计问题,将多目标优化的Pareto遗传算法与无后坐炮经典内弹道数学模型相结合,以最大膛压和初速作为优化设计的目标,对药室容积和发射药药量进行了多目标优化设计,提出了一种基于Pareto遗传算法的无后坐炮内弹道多目标优化方法。优化结果表明:所采用的Pareto遗传算法与内弹道相结合是可行的; 利用Pareto遗传算法,所得数个内弹道目标优化解以Pareto前沿面的形式给出,设计人员可根据需要从中选择无后坐炮内弹道的最优设计方案。     

多级优化算法在火炮总体结构设计中的应用

随着现代战争模式对武器装备性能要求不断提高,需要新的设计方法以实现火炮总体结构参数最优设计,为此提出一种能够综合考虑各方面性能的火炮总体结构优化设计方法.建立火炮多体动力学的参数化模型,基于最优拉丁超立方试验设计方法得到设计参数的灵敏度和大量的输入-输出数据,由各参数的灵敏度合理计算不同射击工况及不同评价指标下的权重值...     

基于蚁群算法的多连接查询优化问题研究

介绍了蚁群算法在数据库查询中的应用,在给出蚁群算法的基本原理和程序流程的基础上,对传统蚁群算法进行了改进,将伪随机状态转移规则和局部信息素更新规则引入蚁群算法,提出了基于蚁群系统解决数据库多连接查询优化的方法,建立了多连接查询优化问题的数学模型,并进行了相关的实验;结果表明：当数据库的表数目较多时,基于蚁群系统算法对解决多连接查询优化问题有良好的求解性能,在求最优解品质和求最优解时间上都有较好的效果。     

基于卷积神经网络的路面识别及半主动悬架控制

路面对车辆的平顺性、操纵稳定性有直接影响,实时获取路面信息对提升车辆性能具有重要意义。针对传统路面识别方法中难以精确识别多种路面类型的问题,采用卷积神经网络对路面类型进行识别,并根据不同路面输入下悬架系统的输出响应来调整控制器参数,使可控悬架在不同路面下均保持最优性能。建立车辆1/4半主动悬架模型;搭建卷积神经网络基本结构并通过所采集的4种典型城市和非城市路面图像对网络进行训练以及测试;采用遗传算法求取沥青路、弹石路、砂石路、水泥路4种不同路面激励下悬架的最优控制参数;根据路面识别结果及优化结果实现悬架控制参数的自适应调整。仿真结果表明:基于卷积神经网络的路面识别方法能够对多种路面进行准确识别;基于路面识别和遗传算法的半主动悬架控制系统可根据不同路面类型自适应调整悬架参数,有效提升车辆性能。     

车辆半主动悬架自适应预测控制

车辆半主动悬架能够显著改善车辆行驶的平顺性和稳定性.控制算法需根据路面及车速的变化动态优化振动加速度、车轮动载,并满足悬架动挠度和阻尼系数变化范围的约束,同时对车辆载荷变化、悬架元件参数变化等引起的模型误差具有自适应能力.将广义预测控制(GPC)应用到车辆半主动悬架控制中,提出了车辆半主动悬架一种新的自适应预测控制算法...     

考虑多重影响因素的巡航飞行器增程优化设计研究

为有效提升现有巡航飞行器的航程,在不改变飞行器总体布局的情况下,考虑气动特性、质量等多重因素影响,研究了某巡航飞行器增程优化技术。首先,分析了巡航飞行器在典型飞行任务下的气动特性以及优化所需的有效参数;其次,构建了机翼翼展变化时翼展长度与机翼面积的映射模型,估算了不同翼展长度情况下飞行器质量的变化;然后,以翼展长度作为直接设计变量,考虑计算精度与优化效率,设计了基于遗传算法与神经网络相结合的优化方法,完成特定飞行条件下的航程优化。仿真分析表明,在设计约束范围内,当翼展长度增加到原来的1.16倍时,其航程相比原来可以增加18.03%,达到性能最优,同时,将影响航程变化的质量要素纳入设计优化,提高了性能优化的精准性。本文方法具有一定的理论和应用价值。     

基于OPTIMUS的履带式混合动力车辆控制策略参数优化研究

针对控制策略参数优化中存在的问题,提出一种利用多学科优化平台OPTIMUS进行履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法.首先基于优化设计的思想,建立履带式混合动力车辆性能优化问题的数学模型.然后采用自适应遗传优化算法,对优化问题进行数值求解.结果表明,优化后车辆在某特定工况下燃油消耗减少13.4%,说明该方法可以找到一组全局最优的参数,可以大大缩短控制参数的实车标定时间.