基于粒子群算法的高斯过程建模对双脊喇叭天线优化设计

目前喇叭天线的优化设计主要采用优化算法与电磁仿真软件HFSS相结合的方案,但使用HFSS进行大量的精确电磁仿真花费时间较长且对硬件要求较高.为了解决这个问题,提出一种在优化过程中利用高斯过程模型替代全波电磁仿真软件的方法,并应用粒子群算法进行了优化设计,这种方案可以有效减少优化设计所需的时间.利用该方法对双脊喇叭天线进行了优化设计,在大幅减少优化时间同时能够满足设计指标,证明该方法的有效性.目前国内尚没有使用高斯过程模型代替HFSS仿真作为粒子群算法适应度函数进行天线优化设计的研究,这表明了该方法的创新性.     

终端短路式交指带通滤波器仿真设计

基于悬置线交指滤波器通带内插入损耗比较小,具有很高的选择性和很大的带外衰减,常应用于无线电收、发接收机以及雷达通信系统中.将综合设计法和微波电路仿真软件ADS(Advanced Design System)相结合,设计悬置线终端短路式交指带通滤波器.根据交指滤波器的理论得到每个杆的归一化单位长自电容和两相邻杆的归一化单位长互电容,得到滤波器的最初尺寸.并利用ADS软件建模、仿真、优化调整,最后得到该滤波器的几何参数尺寸终值.该设计方法简单,适合工程应用.     

基于粒子群算法的水翼剖面优化设计

水翼是船舶设计和各种水中运动装置设计的重要组成部分,在船舶海洋工程领域的应用十分广泛.采用粒子群优化算法(PSO)对三维水翼翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计.翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于面元法的流场数值解来提供.整个优化计算过程较传统的优化方法原理简单,计算量小,优化后的水翼型能较原翼型的水动力性能有明显改善.优化结果验证了粒子群优化算法结合面元法在水翼剖面优化设计中的可行性,对今后水翼剖面优化设计有一定借鉴意义。     

基于PSO的舰船成像多普勒参数的标定算法

针对原有舰船成像多普勒参数标定算法标定结果误差率较高的问题,引用粒子优化算法设计基于PSO的舰船成像多普勒参数的标定算法。采用三维物理量转化二维数字模型的形式,构建理想舰船成像模型。将此模型作为算法设计基础,引用PSO算法中的进化算法,提取多普勒参数估计值区间,并设定专属数据表存储提取结果。对数据库内的数据根据设定的多普勒参数优化流程,展开处理与运算,获取多普勒参数估计值区间的最优解,即多普勒参数标定结果。构建算法测试环节,设定测试目标并获取此算法使用效果。通过与原有算法对比结果可知,此算法标定结果误差率远低于原有算法标定结果误差率。     

海底管道外表面阴极保护系统优化设计

针对海底管道外表面阴极保护系统优化设计,在传统的规范设计基础上,提出基于数值模拟计算的优化设计技术,设计可以完整描述实际工程中海底管道外表面防腐系统状态的大规模样本,基于边界元方法实现4480种管型（32120个数值模型）的大规模数值模拟计算,得到海底管道外表面阴极保护系统大规模优化设计数据库。在对输入、输出参数进行相关性分析的基础上,应用L-M算法和贝叶斯正则化算法实现两级人工神经网络映射关系的训练。数值仿真结果表明,建立的神经网络映射模型精度高达0.05%,收敛性良好,可以为海底管道外表面阴极保护系统优化设计提供先进的技术手段。     

基于BP人工神经网络和遗传算法的船舶螺旋桨优化设计

在原有图谱设计方法的基础上,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络模型和遗传算法GA(GeneticAlgorithm),建立了一种船舶螺旋桨优化设计方法.BP人工神经网络模型通过训练可以具备强大的非线性映射能力,以数学解析的形式,较好地提取了海量螺旋桨水动力性能数据特征;GA不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,为计算机辅助船舶螺旋桨优化设计提供了一种通用的多参数优化框架.针对三体消波艇半浸式螺旋桨和沿海巡逻艇螺旋桨的设计实例表明,该方法能快速可靠地搜索到最优解,不仅具有足够的工程精度,而且实用方便,适用性强.     

基于BP人工神经网络和遗传算法的船舶螺旋桨优化设计

在原有图谱设计方法的基础上,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络模型和遗传算法GA(GeneticAlgorithm),建立了一种船舶螺旋桨优化设计方法。BP人工神经网络模型通过训练可以具备强大的非线性映射能力,以数学解析的形式,较好地提取了海量螺旋桨水动力性能数据特征;GA不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,为计算机辅助船舶螺旋桨优化设计提供了一种通用的多参数优化框架。针对三体消波艇半浸式螺旋桨和沿海巡逻艇螺旋桨的设计实例表明,该方法能快速可靠地搜索到最优解,不仅具有足够的工程精度,而且实用方便,适用性强。     

PSO优化灰色Verhulst模型用于研制经费投资决策

针对新型装备研制经费投资分析问题,基于研制经费的数据特点和变化趋势特征以及灰色系统理论的独特优势,提出采用灰色Verhulst模型用于新型装备研制经费的投资分析。考虑到传统Verhulst模型中基于最小二乘的参数估计方法对年度投资变化较大时所出现的不适应性,提出采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化模型参数,进而确定对新项目的年度经费投资额。应用分析表明,灰色Verhulst模型能较好适应数据的变化规律,同时基于PSO算法的参数优化方法较最小二乘法能得到更好地结果,可以用于指导研制经费的进度付款和合同签订。     

基于粒子群算法的起重船扒杆结构优化设计

基于Isight优化软件和通用有限元软件,以扒杆重量为目标函数,采用粒子群算法（PSO）和遗传算法对某起重船扒杆结构进行了优化设计,并讨论了PSO算法的稳定性。通过对两种算法优化结果的比较分析表明,PSO算法优化效果好,收敛速度快,且计算稳定性高,验证了PSO算法在工程船舶结构优化设计中的有效性。     

基于ADS的KBNN在带通滤波器优化设计中的应用

现有的知识神经网络的先验知识大部分是由经验公式推导得到的,而电磁问题中公式的推导比较繁杂,且对于复杂的电磁问题,推导出相应的公式几无可能.因此,提出了一种将仿真软件ADS仿真结果作为先验知识的方法,以解决现有先验知识获取困难的问题.采用神经网络与仿真软件相结合的方法,将ADS和三维电磁仿真软件HFSS仿真结果分别作为先验知识和教师信号,并运用粒子群算法对神经网络进行训练,构建了相应的知识神经网络(knowledge-based neural network,KBNN)模型,有效地降低了神经网络结构的复杂度.利用该方法设计的网络对微带抽头型发卡带通滤波器进行优化设计,该滤波器满足设计指标,表明该方法的有效性和优越性.     

舰载捷联惯导姿态更新算法研究

针对舰艇、轮船等经常处于低频圆锥运动、角机动等恶劣工作环境,传统姿态更新的误差补偿方法在多子样更新中补偿效果较差的问题,提出了一种改进方法。通过建立角增量的2N-2阶近似模型并利用其各阶导数之间的解析关系,实现了对等效旋转矢量的进一步修正。使用参数解析法与改进算法分别推导研究了四子样情况下的优化结果,并分析研究了改进算法在四子样以上情况下的适用性。研究表明,与参数解析法相比,改进算法可以在四子样及四子样以上的情况下简单直观地得到更加精准的优化系数,且与四子样参数解析法相比,其误差缩小了2个数量级,同时也比五子样参数解析法更精确。     

基于机器学习的翼型水动力性能优化设计

基于机器学习的翼型几何优化设计方法可有效避免复杂的计算流体力学数值求解过程,具有更高的计算效率。对翼型进行参数化表示,构建机器学习模型与优化算法进行学习和预测,能极大地减少翼型优化设计时间。论文开展了基于机器学习的翼型水动力性能预测和优化设计研究。运用CST方法对翼型进行参数化表示;采用XGBoost建立翼型水动力特性快速预报模型;结合机器学习方法和遗传算法,综合考虑升力系数、阻力系数和翼型表面压力系数建立优化模型,完成了某翼型的优化设计与水动力性能分析。结果表明：提出的翼型优化设计方法可获取优良翼型,对船用螺旋桨叶剖面设计优化具有重要意义。     

潜艇外部耐压液舱结构优化设计

提出了准同心圆式潜艇外部耐压液舱结构是一种优良实用的结构型式,给出了这种结构基于近似解析法和基于有限元应力分析的结构优化设计方法.典型实例表明,准同心圆式结构优化设计方案优于传统结构设计方案,基于有限元优化设计方案优于基于解析法的优化设计方案,液舱壳板单层加纵骨结构优化设计方案优于双层加纵骨结构优化设计方案.     

潜艇外部耐压液舱结构优化设计

提出了准同心圆式潜艇外部耐压液舱结构是一种优良实用的结构型式,给出了这种结构基于近似解析法和基于有限元应力分析的结构优化设计方法。典型实例表明,准同心圆式结构优化设计方案优于传统结构设计方案,基于有限元优化设计方案优于基于解析法的优化设计方案,液舱壳板单层加纵骨结构优化设计方案优于双层加纵骨结构优化设计方案。     

基于支持向量机的船舶结构优化方法

针对船舶等大型结构在优化过程中耗时长的问题,提出了支持向量机与遗传算法组合优化方法。基于支持向量机建立结构的近似模型,代替耗时长的有限元分析并应用遗传算法进行结构优化,形成一套省时、精度高、适应性强的优化方法。以某舱段结构优化为例,建立支持向量机近似模型,模拟结构设计尺寸与结构响应的映射关系,并选用二阶响应面模型做精度对比。分别使用支持向量机与遗传算法组合优化方法(SVM-GA)、传统的有限元法与遗传算法组合优化方法(FEM-GA)进行优化分析,计算结果表明,SVM-GA法相对于传统的FEM-GA法,不仅显著降低计算时间成本,而且具有良好的精度。     

潜艇外部耐压液舱结构优化设计

提出了准同心圆式潜艇外部耐压液舱结构是一种优良实用的结构型式,给出了这种结构基于近似解析法和基于有限元应力分析的结构优化设计方法。典型实例表明,准同心圆式结构优化设计方案优于传统结构设计方案,基于有限元优化设计方案优于基于解析法的优化设计方案,液舱壳板单层加纵骨结构优化设计方案优于双层加纵骨结构优化设计方案。     

改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用北大核心CSCD

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。     

载人潜器非耐压结构多目标优化设计

基于近似模型技术和多目标优化理论开展框架结构优化设计。针对传统优化方法不能实现自动计算和连续优化的问题,采用APDL参数化语言实现了框架结构的参数化建模,并将Ansys与ISIGHT集成搭建了框架结构的优化设计流程。基于试验设计,根据灵敏度分析完成了框架结构设计变量的筛选,通过近似模型的精度分析构建了框架结构响应面近似模型。采用响应面近似模型进行数值计算,使用智能优化算法完成框架结构单目标和多目标优化设计,并将结果与有限元计算值对比,验证基于近似模型优化的准确性。     

载人潜器非耐压结构多目标优化设计

基于近似模型技术和多目标优化理论开展框架结构优化设计。针对传统优化方法不能实现自动计算和连续优化的问题,采用APDL参数化语言实现了框架结构的参数化建模,并将Ansys与ISIGHT集成搭建了框架结构的优化设计流程。基于试验设计,根据灵敏度分析完成了框架结构设计变量的筛选,通过近似模型的精度分析构建了框架结构响应面近似模型。采用响应面近似模型进行数值计算,使用智能优化算法完成框架结构单目标和多目标优化设计,并将结果与有限元计算值对比,验证基于近似模型优化的准确性。     

四连杆式门座起重机臂架及平衡系统优化

为降低四连杆式门座起重机生产与运行成本,针对其臂架及平衡系统系统的优化进行了研究,提出了一种改进的变幅轨迹计算方法,保证计算结果的合理性,以9个关键参数为设计变量,根据11种实际工况下的约束条件建立更为完善的机构杆长优化模型,采用粒子群算法求解,并根据个体目标值动态设置权重以提高算法搜索能力,实现减轻机构自重、减小不平衡力矩和变幅齿条拉力的优化目标。基于优化结果建立臂架及平衡系统有限元模型,并采用一阶优化算法进行截面尺寸优化设计,得到质量更轻的臂架及平衡系统优化设计方案。算例结果表明:优化设计后的臂架及平衡系统的质量显著减小,实现了降低制造成本、提高经济效益的目标。