某大口径火炮身管膛线结构优化设计

以某大口径火炮为研究对象,运用有限元仿真技术,通过Python语言对弹炮耦合有限元模型进行二次开发,建立弹炮耦合参数化有限元模型。在弹炮耦合参数化有限元模型的基础上,以膛线结构参数为设计变量,以炮口扰动和导转侧受力最小为优化目标构建目标函数,借助最优拉丁超立方试验设计建立样本空间,构造响应面多项式函数近似模型,利用NSGA-Ⅱ型遗传算法对膛线结构进行多目标优化,通过对比分析对优化结果进行验证。优化结果表明,优化后的膛线结构使导转侧受力和弹丸起始扰动分别减小了25.8%和28.8%.     

改进NSGA-Ⅱ算法在装备保障运输问题中的应用

通过对战时装备保障运输场景的分析,建立了以运输距离、费用和风险系数为目标的多目标路径优化模型。将多目标遗传算法 NSGA-Ⅱ用于该模型求解,对传统的 NSGA-Ⅱ算法进行改进,在进化中增加精英保留策略和小生境密度,克服了求解多目标优化过程易陷入局部最优的问题。仿真实验结果表明：利用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标路径优化问题,决策者能够有效地获得最优的运输方案以及最优的备用运输路径。     

内弹道多目标优化算法对比分析

为保证在威力不变的情况下,尽可能降低内弹道过程的最大膛压,建立基于NSGA-Ⅱ、CMOPSO、NSGA-Ⅲ多目标内弹道优化算法,对其进行计算分析.以某无后坐发射系统为研究对象,选定设计变量与目标函数,对目标函数进行无量纲化,对内弹道进行多目标优化,并对比3种算法在内弹道优化过程中的优劣.结果表明:CMPSO算法具有最大的相对速度分布,NSGA-Ⅱ具有最大的相对压力跨度,而NSGA-Ⅲ具有最好的收敛性.     

基于改进型多目标粒子群优化算法的武器-目标分配

在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。     

基于kriging近似模型的电驱动桥壳多目标优化

提出了一种基于kriging(克里金)近似模型以快速提高电驱动桥壳多目标优化精度.通过参数相关性分析选出与质量和寿命相关性大的桥壳结构参数作为设计变量，利用拉丁超立方实验设计方法进行采样，构建kriging近似模型.基于R²值等衡量，验证模型精度.针对近似模型随机点验证精度变差问题，采用模型偏差较大区域构建细化点，该方法使得模型精度达到预期.基于此模型进行优化，桥壳各性能指标与优化前相对比均有所改善，实现了轻量化的目的.     

双循环圆液力缓速器叶片顶弧优化设计

为提高双循环圆液力缓速器制动效能,对其弯叶片顶弧参数进行优化设计。基于叶片顶弧参数化设计方法,建立缓速器内流道计算模型。以顶弧半径与顶弧间距为设计变量,利用三维流场仿真技术进行试验设计研究,并开展制动力矩影响参数的敏感性分析。通过构建制动力矩近似模型,采用梯度优化算法进行寻优以得到优化结果。就设计参数对液力缓速器内流场流动状态与制动外特性影响开展分析,并与样机仿真以及试验数据进行对比。结果表明,优化后缓速器制动性能得到明显提高,制动力矩平均增幅可达70.8%,且叶片结构满足强度要求。     

水下航行器环肋复合材料耐压壳6σ优化设计

为了得到更可靠的水下航行器环肋复合材料耐压壳结构,考虑复合材料各向异性和加工不可控性对结构性能影响,将6σ设计理论引入环肋复合材料耐压壳优化设计中。应用蒙特卡洛抽样模拟方法对耐压壳结构进行可靠性分析,借助径向基函数神经网络近似模型技术,以σ水平为评价指标对环肋复合材料耐压壳结构进行考虑可靠性的优化设计。结果表明,虽然6σ优化相比确定性优化结果增加3.11 kg质量,但将耐压壳结构性能约束的σ水平提高到了8σ以上,可靠度达到100%,得到了兼顾结构质量和可靠性的最优方案。可见所提基于径向基函数神经网络近似模型技术的6σ设计与可靠性评估相结合优化方法,可以准确、高效、可靠地对水下航行器环肋复合材料耐压壳进行优化,合理解决随机因素变化导致结构可靠性不高的问题。     

火炮制退机关键结构尺寸及公差优化研究

为探索名义尺寸和公差不能同步优化导致的火炮制退机设计周期长的问题,进行了制退机关键结构尺寸及公差的优化研究,改进了计及公差的区间优化方法。假设公差服从正态分布,构建了基于离散化的区间可能度模型,改进了公差指标,建立了火炮制退机关键结构尺寸及公差的区间优化模型。与传统火炮制退机结构参数优化结果进行了对比,优化得到了制退机关键尺寸的公差,缩短了制退机的设计周期。结果表明,采用基于离散化的区间可能度模型能得到目标性能更优的Pareto最优解,改进的公差指标能更好地反映平均公差和加工精度的关系。     

火炮制退机节制杆优化设计

火炮制退机节制杆尺寸参数设计时,为了获得拟定的后坐阻力曲线,建立了以节制杆尺寸参数为设计变量的多目标优化模型,优化模型以所设计的节制杆尺寸参数计算获得的后坐阻力曲线与拟定的后坐力曲线符合程度、后坐长与设计值接近程度为目标函数,选用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行优化计算.优化后,对比初始后坐特性、目标后坐特性与优化所得后坐特性表明,所建模型合理,通过该优化模型所得的节制杆尺寸参数,可获得拟定形状的后坐阻力曲线.     

几种翼型参数化方法研究

文中研究了形函数线性扰动法、特征参数描述法、正交基函数法和CST方法这几种翼型参数化方法,对比了这几种翼型参数化方法用于对称翼型、弯度翼型和超临界翼型的拟合精度,拟合结果表明CST方法的拟合精度优于其他几种翼型参数化方法。建立了这几种翼型参数化方法的气动分析模型,采用拉丁超方试验设计方法获取样本点,构造了这几种翼型参数化方法的气动Kriging代理模型,将遗传算法与Kriging代理模型结合进行翼型的优化设计,并用两个算例对这几种翼型参数化方法进行验证。     

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。     

基于多目标遗传算法的高速履带车辆动力学模型参数修正研究

为了提高高速履带车辆多体动力学模型仿真结果的准确度,对模型参数修正方法进行了研究。建立了高速履带车辆多体动力学模型,根据其行驶工况统计规律,选择水泥路和砂石路作为参数修正的行驶路面条件。对比分析了模型参数修正前的仿真结果与实车测试结果,并给出了修正目标函数的表达式。通过正交实验设计筛选出对目标函数影响较大的待修正模型参数。为了解决修正效率低、计算量大的问题,建立了修正参数与目标函数之间关系的径向基神经网络近似模型。通过分析目标函数随修正参数的变化规律,采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对两种工况条件下的模型参数同时进行修正,并确定了最终解。研究结果表明,动力学模型仿真结果的准确度得到了提高,证明该修正方法的有效性。     

多EFP定向聚焦战斗部设计与优化

为了实现弹药的高效毁伤,设计了一种可以同时实现定向和聚焦的多爆炸成型弹丸(EFP)战斗部,论述了多EFP定向聚焦战斗部结构与原理,分析了展开角度与EFP数目密度之间的关系。为得到最优的战斗部结构参数,以EFP的速度和总数为目标函数建立了战斗部参数多目标优化模型,并采用NSGA-Ⅱ遗传算法得到了Pareto最优解。在优化得到的战斗部参数基础上,对优化结构下的单个装药单元结构形成EFP过程进行了数值计算,并分析了靶距10、15 m和20 m下战斗部聚焦能力随定向瓣展开角的变化趋势。结果显示优化结构下的EFP初速达到2283.4 m·s~(-1),飞行稳定时经公式计算可穿透35.94 mm的45号钢靶;在靶距15 m处,定向瓣最佳展开角为91.15°,EFP数目密度为169枚·m~(-2)。     

基于E占优NSGA-2的测试优化选择方法

为解决测试不可靠条件下的测试选择问题,对测试不可靠条件下的测试优化选择问题进行研究.将该问题还原为多目标问题来分析,以虚警率、测试数量、测试成本为目标,以故障检测率、隔离率为约束条件建立了问题的数学模型.以贝叶斯网络测试性模型为基础,利用提出的E占优NSGA-2算法求解该问题.利用该方法对某装备开展测试优化选择设计,并与NSGA-2算法、HBPSOGA算法进行对比,验证了该方法的有效性与实用性.     

某轻型火炮结构参数灵敏度分析及稳定性优化

针对某轻型火炮射击精度和稳定性问题,提出了以提高火炮射击稳定性和减少炮口扰动为目标函数的火炮总体结构参数优化设计问题。利用ADAMS软件建立了火炮发射动力学模型及参数优化模型,并利用ISIGHT软件采用遗传算法进行了优化求解。优化结果表明,优化后火炮系统的射击稳定性得到了很大提高,同时,也验证了优化模型的正确性和优化算法的可靠性。     

基于多种群协同进化免疫多目标优化算法的百叶窗优化研究

为降低空气流通阻力、增加空气流量以及获得最大的防护能力,对装甲车辆进气和排气百叶窗结构优化进行研究。建立装甲车辆进气和排气百叶窗数值计算模型,根据冷却系统工作特点搭建冷却风道半实物仿真模型,对比分析优化前的仿真结果和台架测试结果,并给出了优化目标函数表达式。为解决优化效率低、计算量大的问题,确定设计变量并建立设计变量与目标函数之间关系的椭圆基神经网络替代模型。通过分析目标函数随设计变量的变化规律,采用基于多种群协同进化免疫的多目标优化算法对模型进行优化,确定了最终解。利用自组织神经网络对样本点进行数据挖掘,找到了内在规律。研究结果表明,优化后的进气和排气百叶窗在提高防护能力的同时,提高了散热性能。     

比例导引法中剩余飞行时间的计算方法

为了给比例导引法提供尽可能精确的剩余飞行时间,基于导弹-目标相对运动模型,研究了剩余飞行时间的计算方法。建立了以导弹前置角收敛到0为准则的剩余飞行时间计算模型。对于比例系数为3时的特殊情形,利用解析方法得到了该计算模型的一阶解和二阶解,通过仿真分析对解的精度进行了评估; 利用多项式拟合方法得到比例系数为其他值时剩余飞行时间的近似解,仿真分析表明多项式次数为5时拟合精度较好; 将研究的剩余飞行时间算法应用于拦截不同类型目标的比例导引过程,结果表明,该算法用于比例导引拦截匀速目标具有良好效果,在导弹速度足够大时也可有效拦截匀加速目标。     

火箭弹尾翼结构的Isight／ANSYS优化设计

为减轻火箭弹尾翼在结构性能约束下的质量,对其结构设计参数进行了优化。对尾翼的载荷分布、结构特性进行了分析,并利用ANSYS软件APDL语言建立了有限元分析的参数化模型。选取质量最小为目标函数,翼根厚度、翼梢厚度和安装位置为设计变量,强度和刚度为约束条件,建立了结构优化模型。基于应力准则法及直接搜索策略,通过Isight集成ANSYS软件对尾翼结构进行了优化设计。通过典型实例的仿真表明：尾翼减重效果明显、方法有效。     

基于混沌粒子群算法的压电微纳平台迟滞模型参数辨别

针对压电微纳平台存在迟滞非线性问题，建立改进的Bouc-Wen模型描述压电微纳平台迟滞现象并使用混沌粒子群算法对模型参数进行参数辨识。通过引入迟滞非线性项对原始Bouc-Wen模型进行改进来获得更好的迟滞拟合曲线；为了解决辨识精度低的问题，使用混沌粒子群算法来增强算法在局部的寻优能力。结果表明，以频率为1 Hz驱动电压为例，改进的Bouc-Wen模型相较于传统Bouc-Wen模型能更加准确地描述其迟滞现象。同时使用混沌粒子群优化算法参数拟合的平均误差以及均方根误差均优于传统粒子群算法，有效提高了位移迟滞数据的拟合精度。     

基于改进非支配排序遗传算法身复合材料身管多目标优化

针对复合材料身管设计时多个性能指标设计要求，基于有限元模型和优化设计方法，建立了复合材料身管多目标优化模型，优化的目标为身管一阶固有频率和身管质量，复合材料各层缠绕角和缠绕厚度为优化设计变量，优化方法采用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）；通过优化求解，获得了复合材料身管的Pareto最优解集；优化算例表明，采用NSGA-Ⅱ获得的Pareto前沿面曲线分布均匀，其所对应的复合材料身管设计方案在刚度和重量方面均有改善。