基于遗传算法的非线性最小二乘在纯方位系统中的应用

鉴于非线性最小二乘法在国内目标运动分析中应用较少的现状,研究了纯方位系统的非线性最小二乘解法,提出了遗传算法的求解方法.结合实际问题设计了具体的遗传算法,并用实例进行了仿真分析.通过仿真结果的比较,可以看出用遗传算法的非线性最小二乘法明显优于线性方法,也优于非线性方法的梯度解法.     

基于遗传算法的潜艇首端耐压平面舱壁构架分级优化研究

探讨了潜艇首端耐压平面舱壁的结构优化设计,针对舱壁结构复杂、设计变量多、取值离散规格化等难点,确定两级优化方案,即先后分别对舱壁内部主构架和肘板进行优化,采用遗传算法作为优化方法,并利用ANSYS程序对舱壁结构进行受力分析.对遗传算法进行了改进,并在此基础上用MATLAB语言编程实现遗传算法操作,同时编程与ANSYS结合起来,完成结构优化设计.经过迭代优化,得到一个优化方案,优化部分的结构重量较初始方案降低了18.39%.     

基于多目标遗传算法的SWATH船稳定鳍优化设计

针对稳定鳍的各参数对SWATH船纵向运动性能具有较大影响的特点,建立了稳定鳍的多目标优化模型,并运用基于Pareto解的多目标遗传算法对其求解.然后,以SWATH-6A为例对稳定鳍进行了优化设计.从仿真结果来看,在相同条件下优化得到的稳定鳍能使SWATH船具有更好的纵向运动性能.因此,本文的优化方法是合理的、有效的,有一定应用价值.     

船舶坐墩墩木布局及尺寸优化设计

本文建立了船舶坐墩墩木布局及尺寸优化设计的数学模型,用分级优化方法来求解,其中,外层采用遗传算法确定墩木最佳位置,内层采用序列二次规划方法确定墩木最佳尺寸.讨论了尾部墩木可布置数目、随船下水架刚性和墩木最大容许厚度对优化结果的影响.计算结果表明,增加船体尾部墩木的数目可节省墩木材料;将墩木搁置在适当"软"的基础上,对节省墩木材料和保证船体结构均匀受力有利;增大墩木最大容许厚度可节省墩木材料,但对船体结构均匀受力不利.     

一种靶场信息化建设风险度评估算法

在简要介绍了靶场信息化建设概念的基础上,提出加强靶场信息化建设战略管理的观点,重点研究风险度评估.借鉴神经网络和遗传算法的基本思想,构建了风险评估数学模型,用遗传算法求解网络节点的权值和阀门值.并以仿真实例验证了该方法在靶场信息化建设实践应用中的可操作性.     

船舶动力学性能及结构特性的综合优化方法

建立船舶动力学性能及结构特性综合优化的数学模型;基于并行算法、遗传算法和混沌算法,构造一种并行遗传混沌算法,并将其应用于求解此类综合优化计算问题;编制了界面友好的vc＋＋软件.对于船舶动力学性能及结构特性综合优化问题,进行单目标或多目标条件下的遗传算法或混沌算法及其并行或复合算法的大量优化计算.计算结果表明：该算法不但能有效地克服遗传算法的早熟问题,而且耗时少、计算可靠、效率高;船舶动力性能及结构特性综合优化结果较同类优化设计的综合性能指标高.     

遗传算法在数学中的应用

简单介绍了标准遗传算法的基本原理及要素,并对比了传统方法与遗传算法.应用MATLAB遗传算法工具箱进行函数极值的求解.     

某舰艉基于振级落差约束的动力学优化设计

运用振级落差减振效果评价方法研究某舰艉部分基于金属材料结构动力学的优化设计问题。建立相应结构动力学优化数学模型,并采用遗传算法进行求解,结果表明,改变船体板厚能够有效改善舰艉减振特性。     

基于遗传算法的大口径舰炮武器系统功能构件组合优化

为有效集成大口径舰炮武器系统资源,组成满足用户需求的最优作战方案,提出了基于遗传算法的大口径舰炮武器系统功能构件组合优化方法.建立了大口径舰炮武器系统功能构件组合优化模型,该模型从全局提出了性能指标约束条件.简述了遗传算法求解的基本框架,在此基础之上分析了应用遗传算法求解过程中的关键设计步骤.仿真实验结果表明,该方法对于组合构件选择是可行且有效的.     

一种基于伪并行迁移策略的求解TSP问题的遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种常用方法.文中将并行遗传算法的迁移策略以伪并行的方式应用于TSP问题的求解,并在迁移过程中进行优化.该算法减少了个体的评价计算量,提高了解的质量.     

一种求解结构可靠度的新型计算方法

提出了一种求解结构可靠度的软计算方法,该方法综合了人工神经网络的柔软性和遗传算法的全局性及并行快速性的优点.利用人工神经网络的柔软性,可以生成任意形状的函数,因而可以更加贴切地拟合功能函数;由于遗传算法具有并行处理能力,可以对多组样本同时进行处理,因此收敛速度加快.除此之外,文中的遗传算法还使用了小生境共享技术,有效地克服了陷入局部解的缺陷.并根据上述方法研制了结构可靠度分析的电算程序,算例计算表明,计算结果具有很高的精度,该算法为结构可靠度研究提供了一种新的思路和实现路径.     

V-BLAST系统的检测算法研究

垂直分层空时码（V-BLAST）是贝尔实验室提出的一种基于多入多出（MIMO）传输方式的空时码系统,其检测算法是MIMO系统的有效检测方法。首先介绍了V-BLAST系统的信号模型,在此基础上应用不同的信号估计准则推导出不同的检测算法,最后通过仿真实验对各种算法的性能和优缺点进行了分析和比较。     

Hull-form optimization using parametric modification functions and particle swarm optimization

The focus of this paper is on devising designer-friendly hull-form variations coupled with optimization algorithms. Hull-form variations are carried out through parametric modification functions. Two kinds of representative optimization algorithms are considered here. One is the well-known sequential quadratic programming which is the derivative based. The other is particle swarm optimization which is the derivative free. The results applying these two algorithms to typical hull-form optimization problems are discussed in the paper. The technique using the parametric modification functions has been developed for modifying the ship’s geometry according to the widely recognized naval architect’s design practice. An original geometry can be easily deformed through the change of the variables of the modification functions; and useful information about the effect of the parameters is immediately obtained. Moreover, the variables of the modification functions can be considered as the design variables in the formulation of the optimization problem. For the performance prediction of the hull form, WAVIS version 1.3 is used for the potential-flow and RANS solver. Computational results for both single- and multi-objective problems are presented.     

捷联惯导系统姿态算法比较

姿态算法是捷联惯导系统算法中的一个重要组成部分,解算姿态阵相当于建立起数学平台,其精度对捷联惯导系统的精度影响很大。该文就实际应用,对四元数毕卡迭代法、四元数四阶龙格-库塔算法、圆锥补偿算法和一种改进的圆锥补偿算法进行了分析和比较,并在典型圆锥运动下进行了仿真,仿真结果表明,四阶龙格-库塔算法具有很高的工程实用价值。     

Underwater vehicle sonar self-noise prediction based on genetic algorithms and neural network

1Introduction Sonarself noiseisakeyfactorinfluencingthehiding capabilityofanunderwatervehicleanddetectioncapa bilityofsonar.Decreasingsonarself noisehasimpor tanteffectonenhancingtheprobabilityofsonardetec tionandbattleeffectivenessofunderwatervehicle.An …     

贝叶斯与遗传神经网络相融合的柴油机故障诊断研究

利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,提出选择因子对改进误差反向传播(BP)神经网络和超1-依赖贝叶斯算法的诊断结果进行融合,克服贝叶斯和神经网络的不足。通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的有效性。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

基于遗传算法的内河船舶避碰路径优化研究

提出一种遗传算法用于解决内河狭窄弯曲航道中的船舶避碰问题。运用算法的空间寻优能力,设计简单的编码,根据航道及障碍物等约束条件,按照一定的优化准则设计出相应的适应度函数。通过计算机仿真表明,该方法具有良好的避碰路径寻优能力,为最终实现自动避碰奠定基础。     

集装箱船舶实配过程的遗传算法解决策略

本文基于模糊优选的多目标优化遗传算法和隔离小生境技术的多峰函数优化遗传算法,建立了集箱船舶实配模型。计算机模拟的结构表明,计算结果符合工程要求,具有推广应用价值。     

遗传算法在雷达组网中应用探析

文章探析了遗传算法用于雷达组网最优化布阵的基本原理和关键技术,其方法主要是通过一定数量的染色体群世代更迭,优胜劣汰,能够较好较快的得出最优解,从而避免了采用传统方法带来执行速度较慢的问题。