激波矢量控制喷管性能分析与结构优化设计

采用试验设计方法进行激波矢量控制喷管气动性能数值分析与优化设计,综合研究了二次流几何参数对二元收扩喷管气动性能的影响.基于超拉丁立方设计方法得到喷管二次流参数近似拟合模型和最优解区域,并利用多岛遗传算法寻找最优解.研究的设计参数包括二次流口距离、二次流口宽度及二次流长度.数值仿真结果表明,二次流口距离对矢量偏转角的影响最大,二次流口宽度次之,二次流长度对矢量偏转角的影响最小.     

激波矢量控制喷管性能分析与结构优化设计

采用试验设计方法进行激波矢量控制喷管气动性能数值分析与优化设计,综合研究了二次流几何参数对二元收扩喷管气动性能的影响.基于超拉丁立方设计方法得到喷管二次流参数近似拟合模型和最优解区域,并利用多岛遗传算法寻找最优解.研究的设计参数包括二次流口距离、二次流口宽度及二次流长度.数值仿真结果表明,二次流口距离对矢量偏转角的影响最大,二次流口宽度次之,二次流长度对矢量偏转角的影响最小.     

基于实数编码遗传算法的桥梁有限元模型修正方法

为克服传统桥梁有限元模型修正迭代优化过程中存在的局部收敛和提高模型修正精度, 提出了联合实数编码遗传算法与静动力实测数据的有限元模型修正方法; 引入四边形等参元理论和牛顿迭代法编制宏命令, 实现有限元模型中车辆荷载的快速自动加载; 基于结构有限元模型静动力特性构造目标函数, 以实数编码遗传算法为优化策略, 采用MATLAB平台建立了有限元模型修正框架; 通过对一个简支框架结构的数值模拟, 对比了所提出优化方法与其他方法的收敛效率和修正结果, 以验证所提出方法的有效性; 采用拉丁超立方体抽样分析了有限元模型参数变化对桥梁动力响应的影响, 以确定待修正参数, 并采用所提方法修正了一座改建的空心板桥梁的实体有限元模型。分析结果表明: 零阶算法和一阶算法对参数的敏感性和修正范围依赖大, 选用敏感性较小的参数或者参数修正范围大于50%将会导致错误的修正结果; 实数编码遗传算法对初始输入不敏感, 可避免局部收敛的情况; 采用灵敏度分析得到的主要待修正参数有空心板弹性模量、现浇层弹性模量以及支座横桥向和顺桥向的约束刚度; 修正后的空心板弹性模量增幅约为19.13%, 现浇层弹性模量增幅约为16.00%, 横向约束刚度增幅约为46.21%, 纵向约束刚度增幅约为72.72%, 修正后的有限元模型的静动力特性与实测响应吻合良好, 各测点静力响应误差均小于4%, 动力响应误差小于3%。      

反求建模中常见二次曲面拟合方法

针对机械零件反求建模过程中常见二次曲面的表面重建问题,提出了曲面拟合分步计算法.该算法根据数字化离散点的三维坐标及各点的法矢量,利用零件表面的几何特征建立拟合计算目标函数,把二次曲面拟合问题转化为线性最小二乘计算问题;通过拟合计算提取曲面的几何参数,为建立机械零件实体及特征模型打下基础.     

浮点遗传算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,利用浮点遗传算法适应值的分布和实数编码的特点,通过缩小、移动搜索空间的方法,将整体和局部寻优能力有机地结合起来,求得非线性方程组的高精度的解．数值模拟结果表明浮点遗传算法的有效性。     

小样本下基于代理模型隧道锚喷衬砌稳定可靠度求解

深部隧道工程结构极限状态方程高度非线性隐式特征及基本随机参数信息获取困难,导致在进行深部隧道工程可靠度计算时诸如一次二阶矩法和二次二阶矩法等基于概率论的常规可靠度计算方法应用困难。通过少量的样本可大致确定参数的区间分布范围,进而建立隧道超椭球凸集模型。在参数的分布区间内采用拉丁超立方试验获得有限虚拟样本点,通过Kriging代理模型拟合隧道锚喷支护结构的功能函数。最后,根据所建立的超椭球凸集模型将Kriging代理功能函数变换到标准正态空间内,即可运用蒙特卡洛方法计算失效概率和可靠度指标。通过分析某隧道工程锚喷衬砌结构的稳定可靠度,展示了该方法的应用前景。     

基于改进遗传算法的最小油耗机场飞行区布局优化

为降低机场飞行区的飞机燃油消耗,根据飞行区的结构特点,完成了改进遗传算法设计,并针对停机位分配和飞行区布局开展了优化研究。通过对飞行区跑道、滑行道、联络道及停机坪位置和停机位分布形式的分析,在考虑不同机型飞机油耗的基础上,建立了单跑道飞行区构型以及直线式停机位分布形式的飞行区油耗仿真模型,以飞行区油耗最低为优化目标,完成适应度函数设计;设计了一种实数编码和二进制编码混合编码方式,可兼顾停机位分配和飞行区结构参数的编码需求;完成混合编码基因到可行解的映射以及基因选择、交叉和变异的进化操作设计;采取惩罚函数的方法,减小进化过程中不可行解基因对可行解基因的影响;采用最优保存策略,以保证最优个体基因在进化操作过程中不被破坏,提高遗传算法优化的效率和准确度;为验证优化方法的有效性,对飞行区构型为一跑一滑和停机位分布形式为直线式的飞行区进行了优化。优化结果表明：经改进后的遗传算法可有效对飞行区参数进行优化,以实现飞机油耗最低的目的,优化收敛速度快、质量高。     

退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用

将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码, 把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测.     

基于遗传算法的多关节扫描仪参数标定

对多关节机械臂式三维坐标采集系统中使用的空间坐标模型和参数标定方法进行了研究，建立了多关节机械臂式三维坐标测量机构的坐标模型，讨论了模型中各系统参数的标定问题，在研究基于最小二乘法的标定方法之后提出了一种基于遗传算法的标定方法，它具有定标点数不受限制，精度高等优点，实验结果证明这种标定方法有较好的实用性和鲁棒性。     

整数微分进化策略及其在微波成像中的应用

提出了微分进化策略的整数编码方法.按照给定的精度使优化问题的常规实数编码的解空间离散化,并对离散化的结果进行整数编码,建立对应的整数空间.在整数空间中求解,在实数空间中计算解的适应度.对有限精度以及计算存在离散化过程的工程优化问题,用整数编码可有效提高搜索速度,并自动滤除不稳定解.对于离散、高维、多值类型的微波成像示例,与实数编码比较,用微分进化策略的整数编码优化算法搜索速度更高,成像结果更优.     

基于SOGA的VISSIM仿真模型参数标定方法

微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中,通过与GA算法、正交试验法对比,SOGA算法得到的适应度函数值为19.43,优于其他标定算法的适应度函数值;同时,SOGA算法迭代时间比GA算法少了40.5%,验证了SOGA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

非线性支持高阶单分类张量机模型

研究了典型的支持张量机模型的理论和特点，讨论了单分类支持张量机的优缺点。针对已有模型求解容易陷入局部最优解和模型参数过多易引起过拟合风险的缺陷，提出了新的非线性支持高阶单分类张量机模型。在公开BREAST-CANCER数据集和ORL人脸灰度图数据集上进行了多种数值实验，验证了非线性支持高阶单分类张量机模型能有效完成敌我识别，模型稳定性强，具有更低的过拟合风险。     

弹性波散射的逐次超松驰法

研究非均匀各向同性介质弹性波散射的逐次超松驰计算方法。首先通过波动方程的积分方程形式给出其数值计算的超松弛迭代格式，并在迭代过程中通过最小化目标函数逐步修正超松驰因子以加快迭代收敛的速度。圆柱形散射体散射场数值解与解析解的比较，证明了该方法的正确性。数值结果同时表明，该方法收敛速度比Born方法快得多，并可应用于复杂形状散射体散射场的计算。     

弹性结构静荷载反问题的遗传算法

介绍了遗传算法与有限元分析相结合的方法，用来解决反问题中结构静载荷的计算．首先，由连续介质的弹性力学反问题延拓出离散的有限元数值模型，然后将结构上有限个观测点的测量值带入数值方程，利用遗传算法解决不适定问题，最后，经迭代反算出施加在结构上的荷载大小．编制了相应的计算程序，给出了计算算例．对算例的分析表明：遗传算法与有限元分析相结合可以有效、稳定地反算出未知荷载的大小。     

基于实数遗传算法的二维导体目标微波成像

讨论了自由空间中导体柱微波成像的实数遗传算法，导体柱的围线用有限项三角线数所逼近的形状函数来表示。散射问题用矩量法来模拟，逆散射问题转换成受限制的优化问题。以三角级数的系数为优化变量，通过尽量减小散射场幅度的测量值与计算值之间的相对误差来不断优化。并通过实例验证了此方法的优越性。     

基于遗传算法的魔术公式轮胎模型参数两级辨识

为了提高魔术公式(Magic formula,MF)轮胎模型参数的辨识精度及速度,采用参数的两级辨识的方法,定义公式相关的参数B,C,D,E为一级参数,轮胎模型的特性参数为二级参数。首先基于Matlab遗传算法工具箱对一级参数进行辨识,然后基于一级参数的辨识结果再次利用遗传算法对二级参数进行辨识,并且将辨识出的参数带入到魔术公式计算轮胎的受力,拟合出不同载荷下的魔术公式轮胎模型的纵向力随滑移率变化曲线。对一级参数辨识的相对残差为2.196 8%,且遗传代数为40代左右就收敛;二级参数的辨识相对残差为0.840 3%,且遗传代数为20代左右时就收敛。辨识结果表明:对魔术公式轮胎模型参数分两级辨识的方法,可以保证参数辨识的精度,并有效提高辨识的效率,为实时参数辨识提供了高效可靠的方法。     

应用于质子交换膜燃料电池的数值优化方法

将具有全局搜索能力的遗传算法应用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）扩散电极的性能优化,通过对PEMFC单体建立二维稳态数值计算模型,在ISIGHT-FD软件平台上利用径向基函数（RBF）神经网络拟和模型,在相应的设计空间内生成RBF拟和曲面,调用多岛遗传算法（MIGA）对RBF拟和进行遗传搜索,得到了阴极扩散层厚度、孔隙率和渗透率的最优值,通过优化前后的氧气浓度和输出性能比较,表明这些参数可改善气体扩散层的传质性能.     

基于IPSO-BP神经网络的连续刚构桥有限元模型修正

针对大跨度连续刚构桥有限元模型修正问题，提出一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的有限元模型修正方法。首先建立有限元模型修正的数学优化模型，其次通过改进标准粒子群算法对BP神经网络超参数进行优化，最后基于优化BP神经网络代理模型对有限元结构参数进行寻优求解。研究结果表明：基于优化BP神经网络的代理模型相较于未经优化的具有更高的拟合精度；修正后的有限元模型挠度理论计算值与实测值的平均相对误差仅为1.86%。     

遗传算法在铁路客车横向稳定性多参数优化中的应用

以典型铁路客车的动力学模型为研究对象，以车辆最大可行速度为目标函数，采用遗传算法对其横向稳定性参数进行了最优化的计算研究。结果表明：遗传算法在求解车辆动力学系统的参数优化问题中具有很好的适用性。尤其是对于多参数，多峰的非线性问题，该法提供了求解问题全局最优解的可能性。     

带附体圆柱的涡激振动特性研究

以带鳍状物附体二维圆柱为研究对象,采用动网格技术,通过FLUENT自定义函数接口进行流场与结构间的数据交换,对其涡激振动特性进行了数值研究.数值分析前,以裸圆柱为模型进行了计算并将结果与已有的实验数据进行了对比,验证了本文算法的有效性和准确性.数值计算中,分别对初始分支、超上端分支及下端分支条件下的带附体圆柱在不同来流攻角的涡激振动特性进行了研究.计算结果表明,对于初始分支与超上端分支,附体的存在能够减小圆柱的横向振动;下端分支在小来流攻角情况与初始分支类似,但在大来流攻角时附体的存在会增大圆柱的振动幅值.