超音速飞航式导弹稳定回路参数优化

本文首先强调了准确建立导弹数学模型是稳定回路参数优化的前提,接着由控制理论明确控制系统的性能指标与闭环回路希望极点的关系。应用牛顿下山法求出闭环回路的零极点,进而用数学规划中的直接搜索法对稳定回路参数进行优化。最后结合某型号的实例作了优化计算,得到了稳定回路的优化参数。     

导弹总体设计多方法协作优化

针对导弹总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式、优化方法与优化问题之间的优化特性不确定的问题，提出采用遗传算法、模式搜索法和Powell法结合的多方法协作优化方法。算例研究表明，多方法协作优化可以取得优于单个优化方法的全局最优特性．是一个可行的求解优化问题最优解的全局最优优化方法．适合于求解优化目标函数性质不确定的复杂优化问题。     

近似方法在多学科设计优化中的应用研究

文中针对多学科设计优化中出现的问题,探讨了现有近似方法在 MDO 中的适用性。依据近似函数所能模拟设计空间的大小,将近似方法分为:局部近似、全局近似和中等范围近似。局部近似和中等范围近似在结构优化设计中应用广泛,全局近似(如响应面法)能够解决 MDO 中出现的问题。近似方法是处理 MDO 复杂性问题的有力工具。     

基于hp自适应伪谱法的变后掠翼导弹弹道优化设计

为了提高变后掠翼导弹的终端速度,对其末端弹道优化问题进行了研究。基于终端速度最大,采用后掠角和攻角双变量优化方案,建立了在动压、过载及边界条件等多约束条件下的弹道优化模型。鉴于全局伪谱法在解决复杂多约束条件下最优控制问题存在的局限性,采用将全局伪谱法与hp型有限元法融合的hp自适应伪谱法,将弹道优化问题转化为非线性规划问题,并将仿真结果与已有的粒子群算法的最优弹道对比,验证了模型和方法的正确性。结果表明,采用hp自适应伪谱法得到的最优弹道在保证了较高的命中精度的前提下,能够以更高的终端速度和更佳的弹体姿态攻击目标。     

优化设计方法的综述及其在飞航导弹设计中的应用

本文就近儿年来,国内外在导弹总体参数优化设计中最常用的几种直接优化方法(包括随机射线法、渐近式随机投点法、可变单纯形法、模式搜索法和鲍威尔法等)发展概况,优缺点,应用及程序作一简要综述。并结合某飞航式导弹的数学模型,编制了FORTRAN语言计算程序,在Z-80微机上进行了试算、比较。五种优化方法可由一个程序包来完成,上述每种方法只调用其中一部分程序。该程序包可作为编制各类战术导弹总体优化设计程序包的基础。     

微带型S波段六端口结的设计研究

从Engen准则出发,探讨了适应具体设计对象的最小误差约束条件。以此为指南,选用对称双环五端口和定向耦合器组成S波段微带型六端口结。具体分析研究了定向耦合器数的选择,对称五端口的结构形式、宽带匹配,优化设计法及工艺实现问题。采用两级优化,具体设计并加工出了可在一个倍频程内实现匹配的微带型s波段对称五端口结。     

高超声速飞行器时间最短弹道优化设计

通过极大值原理推导出时间最短弹道优化问题的必要条件和边值条件.采用遗传算法和邻近极值法求解了最优控制的两点边值问题.从次优化弹道得到攻角的变化规律,再从次优化弹道估计出初始伴随变量的范围,用遗传算法在此范围内优化初始伴随变量找到全局近似最优值,再用邻近极值法满足边值条件和约束条件.算例求解了满足热流和过载约束的最短时间弹道,与次优化弹道进行比较,可知用最优控制方法得到的最短飞行时间小于次优化方法得到的最短飞行时间.     

基于混合粒子群优化算法的火箭弹内弹道优化设计

针对无控火箭弹的内弹道优化问题,以增加射程为目标,在发动机总冲恒定的约束条件下,分别建立了固体火箭发动机单室单推模式和单室双推模式的内弹道数学模型和优化模型,采用改进的混合粒子群优化算法,对固体火箭发动机的内弹道特性进行优化设计,求得了全局最优解。仿真结果表明,提出的混合粒子群优化算法具有较好的全局寻优能力和鲁棒性,是解决固体火箭发动机内弹道优化问题的有效方法; 设计的优化策略将某型122 mm无控火箭弹的最远射程提高了3.75%～4.45%,仿真结果对无控火箭弹的总体设计具有一定的理论指导意义。     

基于蒙特卡洛仿真和并行粒子群优化算法的携行备件优化

为提高携行备件方案优化模型的准确性和求解的精确度,以遂行远海训练任务的舰艇编队为研究背景,针对优化模型的建立和求解提出了一系列改进措施。在传统优化模型的基础上,分析了虚警和串件拼修对备件的影响,建立了基于携行能力、备件成本、装备可用度、同型号装备群完好率等多约束条件的携行备件优化模型;利用粒子群优化（PSO）算法确定备件的优化配置,利用蒙特卡洛仿真法计算配置方案的保障效能;引入云格计算技术实现PSO算法的并行求解,从硬件性能上提高算法的全局寻优能力;将普通粒子转化为量子粒子实现解的多样化,减小了算法陷入局部最优的危险。案例分析证实了改进措施的可行性和有效性。     

基于组合粒子群算法的运载火箭弹道优化设计

提出一种基于粒子群算法和方向加速法组合成的PSO-Powell算法,能进行大范围搜索,其最优解具有全局收敛性。在该算法中,对粒子群算法的参数设置进行了改进,提升了其性能,并引入增广拉格朗日乘子法处理优化问题的约束条件,提高了最优解的精度。仿真结果表明PSO-Powell算法应用于运载火箭弹道优化设计具有良好效果,可以提升运载能力,具有一定工程应用价值。     

一种基于化学反应优化和粒子群优化的混合型优化算法

针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO) 和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO 算法的领域算子基础上,融入PSO 算法的全局算子,加入权重系 数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测 试函数对ACRO-PSO 进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO 算法能高效地解决待优化问题。     

飞航式导弹吊挂结构优化设计

在VAX/780机上,用DDDU-2F程序对某飞航式导弹吊挂结构重量进行优化设计。本文叙述重点是优化模型的建立、数据文件的组织和输出结果的分析三部分内容,在几种初始优化方案综合比较的基础上,给出了优化设计结果。     

CQ2系列气缸加速寿命试验优化方法研究

基于CQ2系列气缸的优化模型,设计了一种改进遗传算法,此算法中采用交叉和变异操作点数随种群多样性函数而变化,在寻优后期,采用Powell法进行加速。高维复杂函数优化结果表明：该算法有效地解决了早熟收敛问题,同时在目标函数的寻优后期快速逼近最优值,达到全局最优。依据优化方案对CQ2系列气缸实施加速寿命试验,试验结果证明：此方案在不影响参数估计精度的前提下,有效地缩短了周期,降低了成本。     

基于1STOPT的最短路问题求解

利用1stOpt优化分析综合工具软件包对最短路问题的解法进行了深入的分析.提出了利用1stOpt的全局优化算法解决最短路问题的新思路.为今后分析应用此类问题奠定了一定方法基础.     

基于文化基因算法的多目标优化

针对粒子群算法收敛速度慢、求解精度低的不足,提出了将粒子群改进作为全局搜索,多目标模拟退火算法作为局部搜索的文化基因算法,将交叉和变异操作引入粒子群全局搜索中帮助跳出局部最优。对于多目标优化问题,根据非劣解的拥挤度决定最优值的选取策略,并将该算法用于多目标优化的实际求解中。仿真结果表明,该算法不仅能快速有效地得到Pareto解集,并且能有效地保持所求最优解的多样性。     

核函数配置法的几个重要问题

本文阐述了核函数配置法的求解过程,提出了使用核函数配置法时要处理好的几个重要问题,着重地探讨了这些问题的若干处理方法以及各种处理方法可能产生的效果。     

遗传优化算法求解多极值弹道气动参数

应用遗传算法求解弹道气动力参数优化问题，遗传算法是一种模拟自然遗传和达尔文进行理论的随机优算法，该算法具有全局优化能力，对多极值优化，问题尤其有效。     

基于1STOPT的最短路问题求解

利用1stOpt优化分析综合工具软件包对最短路问题的解法进行了深入的分析．提出了利用1stOpt的全局优化算法解决最短路问题的新思路．为今后分析应用此类问题奠定了一定方法基础．     

基于量子遗传算法的雷达组网布站分析

针对弹道目标雷达组网测试,测量设备布站设计是一个典型的复杂优化问题。基于量子遗传算法搜索机理和待求解优化问题特性,以弹道测量精度为目标函数,设计了优化算法计算流程。对一种多雷达设备组网布站测量进行了仿真评估,重点关注了量子遗传算法2种旋转角策略对搜索全局最优解的影响。结果表明:区别于旋转角变小的更新策略,旋转角变大的更新策略虽然收敛速度下降,但获得全局最优解的概率增大。研究结果为量子遗传算法在弹道组网测试领域的应用提供了参考。     

水下航行器壳体结构多目标优化设计研究

针对大深度水下航行器壳体结构多目标优化问题,提出一种基于自适应响应面的多目标优化方法。该方法利用实验设计得到初始点,利用响应面构造近似模型,初次优化得到Pareto解集。引入一种空间采点法,均匀得到Pareto解样点,使用高精度有限元分析技术校核后补充到初始样本集,通过一种渐近全局策略使近似模型最终满足精度。利用灰色关联分析法处理Pareto解集。结合水下航行器壳体结构实际情况,提出一种多级标度赋权法,在获得各目标权重后从Pareto解集中挑选出满意解,优化后与传统经验公式结果相比,在满足近似精度的前提下,总体性能有了一定提高。