无人机翼型/多段翼型优化设计研究

为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率,文中探讨了将优化方法中的拟牛顿与遗传算法相结合,形成混合遗传算法,并将分布式计算与分布式遗传算法相结合,形成了基于分布式遗传算法的气动优化设计方法。应用该方法进行了无人机翼型、多段翼型的气动外形优化设计。设计实践表明,文中发展的方法是可行的,且由于采用了混合遗传算法和分布式遗传算法而提高了优化的质量和效率。     

无控火箭弹气动外形优化设计

以减小无控火箭弹方向散布为主要目标,建立了火箭弹气动外形优化设计数学模型.给出了相应的计算方法,编制了计算机程序.以某尾翼式火箭弹为例验证了模型的精度和程序的可靠性.     

空射运载火箭气动外形优化设计

对空射运载火箭的气动外形进行了优化设计,建立了优化模型,采用工程估算方法分析了空射运载火箭的气动特性,评价了估算方法的计算精度,并给出算例分析,最后使用iSIGHT软件进行集成,实现了空射运载火箭的气动外形优化设计.     

一种代理模型方法及其在气动优化设计中的应用

为减少计算量,将代理模型与遗传算法有效结合,提出了一种高效的代理模型方法。在该方法中,利用高斯过程所提供的预测标准差,通过引入EI方法,较好地解决了算法中校正个体的选择问题。为了验证方法的有效性,使用该方法进行了翼型的气动优化设计,取得了较好的优化效果。与基本遗传算法相比,该方法的优化结果与之相当,但计算时间明显减少,表明该方法在气动优化设计中是十分有效的。     

基于人工神经网络和混合遗传算法的炸药爆速预测

运用基于最优保存和自适应交叉变异的混合遗传算法训练的BP神经网络,根据三维数据建模和炸药的分子量、氧平衡以及装药密度,构建了一个3-4-1型的炸药爆速预测BP神经网络模型。同时利用训练好的神经网络模型对炸药的爆速进行了预测。预测结果表明:模型预测值与有关文献的实验值接近,绝对误差为±7%;也说明了炸药的分子量,氧平衡和装药密度等相关参数与其爆速具有一定的可类推性。     

基于遗传算法的无人机层流翼型优化设计

以高空长航时无人机大展弦比机翼的层流翼型为研究对象,在低雷诺数范围内,把遗传算法与N—S方程气动数值解法相结合,依靠计算流体动力学CFD计算技术,对翼型进行气动外形优化设计。在基准翼型的基础上,翼型描述采用了解析函数线性叠加法,个体以解析函数中的变量构成,结合锦标赛选择、均匀交叉,进行了以提高升阻比为目标的优化设计。优化后翼型在低雷诺数条件下的升力系数及升阻比有所提高,这说明了利用遗传算法进行层流翼型气动外形优化的可行性。     

EFP的气动及终点弹道优化设计新方案

本文针对常规EFP的飞行阻力大、稳定性差的缺点,以提高其侵深为目标,在综合研究轴对称裙式EFP弹形参数对气动性能及终点弹道影响规律的基础上,提出一种新的具有工程实现可能性的EFP气动优化方案:对于前体,根据杆式头部破甲弹的气动原理,通过增加一尖锥,改善其气动特性;对后体,仍采用简便的裙式,优化裙体参数.经初步分析,综合优化的EFP侵彻性能有显著提高,为其优化设计提供了一条新思路.其工程实现有待进一步研究.     

遗传算法在传感器优化设计中的应用

结合工艺约束建立传感器性能指标与结构参数之间的数学模型，通过遗传算法在给定的可行域进行全局搜索，使用Matlab进行编程，求解得到优化解，理论分析表明遗传算法能够很好的应用在传感器的优化设计中。     

某特殊结构枪弹气动外形与结构参数优化设计

针对枪弹弹头在稳定性、风偏敏感性以及穿甲能力条件下的外弹道设计问题,提出了一种气动外形与结构参数的优化设计方法。以类似美国M855枪弹的弹头结构为研究对象,将其分为铜质壳体、铅心及钢心3部分,以3种材质体积占比及弹头气动外形参数为优化设计变量,以横风风偏敏感性最小和穿甲厚度最大为优化目标,考虑外形参数、结构参数和稳定性等约束,建立了多目标优化设计数学模型,并采用标准粒子群算法获得全局最优解。仿真结果表明：优化后的气动外形和结构参数可确保弹头全弹道上满足动态稳定性要求;与初始方案相比,优化方案的弹头横风风偏敏感因子减小了16.4%,落点动能增大了18.2%,穿甲厚度提高了41.8%;与对比方案相比,优化方案的弹头在气动外形以及速度变化相同的情况下,结构参数的优化使弹丸穿甲能力提高了24.9%,同时获得了更好的稳定性,验证了本文所提优化设计方法的合理性与可行性。本文研究可为枪弹外弹道设计提供一个新的思路。     

A New Chaotic Genetic Hybrid Algorithm and Its Applications in Mechanical Optimization Design

A new chaotic genetic hybrid algorithm(CGHA) based on float point coding was put forward in this paper.Firstly,it used chaos optimization to search coarsely and produced a better initial population.Then,a power function carrier was adopted to improve the ergodicity and the sufficiency of the chaos optimization.Secondly,the genetic algorithm(GA) was used to search finely and guaranteed the population's evolution.To avoid the search being trapped in local minimum,a chaos degenerate mutation operator was desig...     

混沌遗传算法在函数优化中的应用

基于混沌遗传算法(HGA)的函数优化,将混沌优化方法嵌入到GA中替代GA变异算子,以改善变异个体适应值,加快了算法收敛.其主要算子包括:编码方式、选择算子、交叉算子、变异算子及采用精英保留策略.该算法可求解非线性全局最优化问题,并通过大海捞针(NIH)等仿真试验得到验证.     

遗传算法在波导滤波器优化设计中的应用

文中针对MM/FE高效高精度和遗传算法良好的全局搜索性能特点,将遗传算法与MM/FE方法相结合,应用于高性能波导元器件的设计中.经实际比较发现,该方法比较原有限元法和最陡下降法的设计优化方法相比,具有精度好,效率高的特点,在波导元件的计算机辅助设计上有着显著的优点.最后给出了一个利用该方法进行高性能波导滤波器的优化设计例子,实际性能良好,证明了该方法的有效性.     

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。     

基于遗传算法的波导缝隙阵优化设计

提出将遗传算法和口径提取方法相结合的优化设计方法。遗传算法通过调用HFSS程序对天线进行准确的分析计算,读取计算后生成的文件并计算适应度值,最终找到较好结果,实现天线的优化设计。本文利用该方法设计了波导裂缝线阵,仿真结果证明了该方法的可行性。