基于最小熵产的飞机环境控制系统优化分析

针对飞机环境控制系统的优化分析问题,提出采用以热力学第二定律为基础的熵产分析方法。选取起飞、加速爬升和高空超音速巡航为设计点,以系统熵产最小为目标函数,将热交换器效率、压气机和涡轮压力比、引气质量流量作为设计变量,建立优化模型。在优化计算结果的基础上分析设计变量对系统熵产的影响,该分析结果对飞机环境控制系统的优化设计具有一定指导作用。     

飞机环控/发动机系统多目标决策研究

提出一种两阶段多目标决策方法,应用于飞机环控/发动机系统的多目标决策分析。将起飞、加速爬升和高空超音速巡航阶段的总熵产最小视为不同目标函数以建立多目标优化模型,采用多目标优化算法得到非劣最优解集。在此基础上进行方案初选,利用改进综合权重的Vague集决策方法对备选方案进行模糊评价和优选,并找到最终解。计算结果验证了该方法的合理性。     

多变量系统中多参数多目标满意优化研究

本文提出了多变量系统的多参数多目标满意优化方法，将系统性能指标要求的满意设计与控制器参数优化融为一体统一考虑，通过设计性能指标满意度函数和系统综合满意度函数，构造出多变量系统满意优化模型，并用改进遗传算法实现其满意优化．仿真结果显示该方法可获得比传统优化方法更满意的综合性能指标，表明了该方法的有效性和实用性．     

基于APSO算法的多目标满意优化研究

提出了多变量系统的多参数多目标满意优化方法.将系统性能指标要求的满意设计与控制器参数优化融为一体考虑,通过设计性能指标满意度函数和系统综合满意度函数,构造出多目标系统满意优化模型,并用自适应粒子群算法实现其满意优化.仿真结果显示该方法可获得比传统粒子群算法更满意的综合性能指标,表明了该方法的有效性和实用性.     

飞机环控系统热交换器优化分析

将和中以热力学第二定律为基础的熵产分析方法应用于飞机环境控制系统的部件级优化设计,通过分析空气在环控系统中的流动过程,得出系统熵产与给定初始条件的函数关系,结合热交换器设计计算过程,得到当引气压力和座舱设计温度变化时热交换器热边流动长度、冷边流动长度和高度之间的比例关系对整个系统熵产的影响.     

面向过程的智能混合系统优化设计

以优化过程中能量减少最多的方向为系统优化方向,以系统的能量最小而熵最大的平衡态为设计的最终目标。对机械优化中需要圆整的变量事先加以区分,对变量附加两种不同的权值以提高设计的精度。整个混合系统的优化设计以遗传算法为中心并结合模拟退火原理、神经网络技术及有限元分析方法的优点,给出智能混合系统的模型框架及工作原理。通过对Benchmark函数的优化测试表明：该智能混合优化系统具有自适性能力强、优化设计精度高等优点。     

天然气地下储气库优化管理的仿真研究

针对天然气地下储气库的运行特点，通过建立储气库的注采动态数学模型，以库内各井注采量为优化运行变量，分别以夏季压缩机站最小的功率消耗向储库最大连度地注气，冬季储库能得到最大的调降采气量为目标函数，并建立相应的约束条件，在保证储库有最小平均地层压力变化的基础上，得到储库完整的优化仿真模型，利用系统动态模拟技术与多目标优化方法，在各个单目标优化计算结果的基础上，对系统进行多目标优化计算，有效地利用了储库生产能力，为实际天然气地下储气库的优化运行管理提供了理论分析依据。     

用于非高斯系统降维的最小残差熵主元网络

基于最小均方误差的主元分析和主元神经网络是有效的多变量降维统计技术,它们所提取的主元含有系统最大方差.非高斯随机系统的近似模型应当含有系统最大信息熵,但包含最大方差并不一定包含最大信息熵.该文提出一种以最小残差熵为通用指标的非线性主元神经网络模型,并给出了一种基于Parzen窗口密度函数估计的熵近似计算方法和网络学习算法.然后从信息论角度分析了,在高斯随机系统中基于最小残差熵和最小均方差为指标的主元网络学习结果具有一致性.最后以仿真验证该方法的有效性,并与基于最小均方误差的主元分析和主元神经网络方法的计算结果进行对比性分析.     

CAD系统的二次开发在飞机构型优化中的应用

飞机概念设计优化目前存在的主要问题是分析对象的几何描述过于简单、描述不统一和修改困难,造成分析计算可信度不高而且不同学科分析模块间信息很难转换。从建立一个三维运输机参数模型入手,通过CAD系统的二次开发,将模型集成到设计优化框架中,应用高信度的计算流体方法（CFD）,以飞机起飞重量最小为目标完成构型优化。     

一种基于最小平均距离的测量飞机航迹规划算法

以测量飞机对单个低空飞行器跟踪为研究对象,根据大地坐标系统和椭球几何学基本原理,结合机载测量设备的作用范围,提出一种基于最小平均距离的测量飞机航迹规划算法.分析预定的低空飞行器飞行路线,提取低空飞行器飞行关键点,划分出低空飞行器水平飞行阶段和转弯飞行阶段,按阶段分别规划出测量飞机的航迹,保证对低空飞行器全程连续稳定跟踪的同时,使测量飞机与低空飞行器的平均距离最小,以提高测量质量,并模拟低空飞行器3种飞行路线,规划了相应的测量飞机航迹,经Mat-lab仿真分析,规划结果满足设计要求,验证了算法的有效性.     

飞机飞行控制多目标优化研究

针对飞行控制系统单目标优化算法与飞行品质要求之间缺乏相关性,且物理意义不明确的缺点,提出了一种基于C*准则的模型参考飞行控制设计多目标优化方法。首先,使用飞行品质建立参考模型,保证所建立的参考模型符合期望飞行品质的要求。然后,通过模型跟随的方法,将飞行品质的要求引入多目标优化中,使得整个优化设计过程物理意义更加明确。最后,使用多目标NSGA-II对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示提出的方法可以有效地提高控制器参数整定效率,整定结果满足期望的飞行品质要求。     

多可再生能源冷热电联供微网系统环境经济优化调度

针对含多种可再生能源的冷热电联供微网系统调度优化问题,提出微网系统最小运行费用和二氧化碳排放的多目标调度优化模型,并结合启发式调度规则,采用改进多目标交叉熵算法获取Pareto最优解集.为了提高算法的收敛速度和求解精度,依据重要抽样理论将多目标优化定义为小概率事件,并引入样本分段生成策略和参数更新机制.算例仿真表明,所提出的多目标模型及其优化算法能够使微网系统获取较好的经济和环境效益,满足用户多样性的优化需求.     

飞机多目标优化设计网格的研究与应用

针对飞机多目标拓扑优化提出一种通用的遗传算法计算模型,在此模型基础上,基于对等计算(P2P)技术将分布的计算资源整合为高性能计算环境,以网格服务方式提供统一的资源服务和可视化的用户使用环境,实现多目标优化设计网格,解决飞机设计中遇到的复合材料多目标拓扑优化问题.首先对系统体系结构以及多目标遗传算法做出较详细的描述,然后以优化某型大展弦比机翼为例,给出一组实验数据.结果证明,该系统大大缩短了计算时间,具有良好的并行加速效果.     

灰熵并行分析法多目标次序敏感性研究

针对多目标优化算法对目标次序表现敏感这一特点,提出对灰熵并行分析法的目标次序敏感性进行分析.以多目标流水车间调度问题为对象,建立不同目标次序的多目标流水车间调度模型,以基于灰熵并行分析的GA优化不同次序的多目标模型.定义敏感系数,绘制敏感系数曲线图.实验结果表明,灰熵并行分析法对目标次序敏感,按目标值大小排列的升序和降序并不是最好的次序,震荡次序敏感系数最小.表明多目标优化时要选择合理目标次序以获得更好的优化结果.算法适应度值同样对目标次序敏感,对算法搜索效果影响明显.     

基于多目标模糊线性规划求解方法的飞机排班问题研究

提出了一种基于多目标模糊线性规划法解决飞机排班问题的新算法。该算法将模糊理论与最优化概念相结合,根据最大隶属度原则,将以飞机飞行时间均衡优先、飞机起降次数均衡优先、飞机等待时间最少优先为目标函数的多目标模糊线性规划数学模型转化为一般的线性规划问题进行求解。实验数据表明,该算法可行、有效,步骤简捷,计算量小,能得到理想的结果。     

舰载机起落架缓冲性能设计优化

为提高舰载机起落架的缓冲性能,采用多体系统仿真和多目标参数优化协同仿真分析相结合的方法,以iSIGHT为设计和仿真平台,在优化参数的同时调用多体系统仿真软件进行仿真分析.对前起落架缓冲系统进行受力分析,用MSC Adams/Aircraft建立某型舰载机起落架落震功能虚拟样机,实现可循环迭代求解落震质量的优化;考虑舰载...     

基于多目标PSO算法的信息工程监理

为了解决信息化工程监理面临的综合管理的复杂性, 通过综合考虑信息工程监理过程中对质量、投资、进度的控制, 采用以资源作为决策变量, 以整体工期优化为目标, 建立一种信息工程监理过程多目标优化的数学模型. 针对该数学模型, 构建了信息工程监理控制优化的多目标决策问题的目标函数, 结合一种多目标离散粒子群进化算法, 根据具体问题的特点, 重新定义和设计新的粒子进化方程, 从而较好地解决多目标优化信息工程监理控制目标的问题.     

A mixed 0–1 nonlinear optimization model and algorithmic approach for the collision avoidance in ATM: Velocity changes through a time horizon

In this paper a mixed 0–1 nonlinear model for the Collision Avoidance problem in Air Traffic Management is presented. The aim of the problem consists of deciding the best strategy for an arbitrary aircraft configuration such that all conflicts in the airspace are avoided where a conflict is the loss of the minimum safety distance that two aircraft have to keep in their flight plans. The optimization model is based on geometric constructions. It requires knowing the initial flight plan (coordinates, angles and velocities in each period). The objective is the minimization of the acceleration variations when the aircraft are forced to return to the original flight plan once there is no aircraft in conflict. A linear approximation by using iteratively Taylor polynomials is presented to solve the problem in mixed 0–1 linear terms. An extensive computational experience for a testbed of large-scale instances is reported.