基于正交试验设计的粒子群优化算法

针对粒子群优化(particle swarmopti mization,PSO)算法在进化初期收敛速度快但容易陷入局部最优、在进化后期收敛速度变慢且精度低的缺陷,为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,提出了基于正交试验设计的粒子群优化(orthogonal-experi mental-design-based PSO)算法.在基本粒子群算法的基础上,算法OE-PSO对当前搜索到的解进行局部寻优,利用正交试验设计对搜索空间的分布均匀性在可行解的领域选择有代表性的解进行测试.算法OE-PSO用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索,从而获得更快的收敛速度和更精确的解,同时避免局部最优.实验结果表明,算法OE-PSO不但具有较快的收敛速度,而且能够有效提高解的精确性,增强算法的鲁棒性.     

正交试验设计在点焊参数优化试验中的应用

利用正交试验设计方法对点焊参数进行优化,在保证试验结果可靠性的同时,可大大简化点焊焊接参数的优化过程。     

基于正交试验的隧道洞口缓冲结构参数优化

为了优化高速铁路隧道洞口缓冲结构参数,基于正交试验,利用FLUENT中三维、可压缩、粘性、湍流模型完成了4因素4水平共16种组合工况的数值模拟.试验中着重考察了各因素、水平组合对压力梯度降低率的影响.研究结果表明:正交试验能有效减少试验次数且不降低试验精度;各因素对组合式缓冲结构缓冲效果影响的主次顺序依次为开口尾部距隧道洞口距离、开口率、开口距缓冲结构入口距离、扩大断面与隧道断面积之比;在试验范围内给出了各影响因素的最优组合参数.     

基于正交试验法的柔性风选机参数优化研究

为提高膨胀烟丝的质量,减少烟丝消耗,采用正交试验法对柔性风选机的关键工艺参数进行试验研究。采用直观分析法和方差分析法对试验结果进行分析,以确定风选机较佳的工艺参数。结果表明,导向板角度(刻度)为57、风机频率为36Hz、侧向档板高度(刻度)为11时,膨胀烟丝的梗签及湿团烟丝的剔除效果较好,风选后膨胀烟丝的含梗签率由0.57%降为0.35%。     

利用正交试验法优化配置遗传算法参数

针对遗传算法参数多，且配置困难的问题，提出一种利用正交试验优化选择参数的方法，它使得对于不同领域的优化问题只需用正交试验进行一次参数配置，然后用遗传算法进行具体寻优即可取得较好效果．这种方法易于编程的实现，且在一定程度上避免了遗传算法参数配置的盲目性．     

正交设计与均匀设计的初步比较

系统研究了试验设计与优化及其在化学中的应用。对广用的正交设计与新颖的均匀设计进行了初步比较,通过有关优化效率及试验次数的比较,指出两者各自的优缺点。作为一项方法或技术,试验设计与优化及其推广应用是项重要工作,宜取长补短,相互促进。     

正交试验设计法在优化注聚参数研究中的应用

注聚参数的选择是制定聚合物驱开发方案的关键环节,直接决定着聚合物驱开发的成败。根据矿场实践经验,确定了影响双河油田Ⅳ下层系聚合物驱开发效果的敏感因素。根据正交试验设计原理,考虑聚合物浓度、聚合物用量、注入速度、注采比四个因素,每个因素取三个水平,进行正交试验设计,以采收率增量、吨聚增油量和综合指标为评价指标,优化得到最优的注聚参数组合,以减少试验的次数,保证优化结果的科学性。在最优参数组合基础上,设计了不同段塞组合方式,确定了最佳段塞组合方式,为指导双河油田Ⅳ下层系聚合物驱开发提供了科学依据。     

基于正交设计试验的双锥药型罩结构优化

双锥药型罩成形的影响因素复杂,其壁厚、上锥角、下锥角以及上锥高度占比4个参数对形成射流的特性、侵彻性能产生重要影响。基于正交设计方法分析以上因素对射流特性及侵彻能力的影响。选取双锥药型罩的以上4个参数为正交优化的4个因素,将射流头部速度、速度梯度以及有效长度作为优化时主要的评价指标,对双锥药型罩进行结构方案优化。通过分析双锥药型罩数值仿真优化结果,得到药型罩上锥角为25°、下锥角为55°、壁厚为3.5 mm、上锥占比60%时,其形成的射流具有较好的破甲效果。     

亚轨道飞行器再入轨道设计方法研究

由于亚轨道飞行器再入过程持续时间短等特点,使得用于航天飞机的标准轨道法不适用于亚轨道飞行器,因此研究了基于插值的返回轨道生成算法。在传统的三段关于能量线性的阻力剖面的基础上提出改进算法。该算法先根据返回轨道约束、平衡滑翔约束确定阻力剖面上界和下界,后引入三次曲线使其平滑。最后,一维搜索出合适的纵程参数,通过插值得到最终的标准轨道。     

基于微分进化的行星际小推力轨道全局优化方法

针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信息的变异操作和局部搜索辅助策略.以地球-水星的小推力燃料最省转移为例对所提算法进行了验证.数值计算结果表明:改进的微分进化算法能够快速有效地寻找到全局最优轨道,并且与传统非线性规划和遗传算法相比,具有更高的可靠性和收敛性.     

基于改进粒子群算法的方案飞行弹道优化设计

研究导弹方案飞行弹道的优化问题.在对方案飞行弹道优化本质特征进行分析的基础上,针对爬升-转弯段弹道提出了一种基于粒子群优化算法的方案弹道优化算法.该算法引入罚函数法和权系数法构建综合的目标函数,采用非均匀B样条方法实现控制规律的参数化,采用改进的具有动态初始化策略的粒子群优化算法进行寻优计算.仿真算例及结果表明,该方法结构清晰,具有较好的通用性,优化后的方案飞行弹道满足约束条件.     

基于改进微粒群算法的飞机纵向飞行轨迹优化

为提高飞机纵向飞行轨迹优化的精度和收敛速度,提出了用改进的微粒群算法对飞机纵向飞行轨迹进行优化的新方法。基于质点动力学和能量状态方程,建立了飞机质点运动数学模型;利用庞特里亚金最小值原理,给出了飞机纵向飞行过程优化的目标方程;引入自适应惯性因子,采用罚函数法对轨迹寻优问题进行无约束化处理,基于改进的微粒群算法对纵向飞行轨迹进行了优化,并给出了算法优化流程。使用改进的微粒群算法,得到了Boeing 737-800飞机纵向飞行最优轨迹。优化结果与试验结果的比较表明,该算法可使纵向飞行轨迹快速收敛于最优解,算法具有收敛速度快、精度高的优点。     

基于改进遗传算法的电动汽车轨迹优化方法

在复杂障碍物环境中的轨迹规划方法是电动汽车智能辅助驾驶技术的一个重要研究内容.为了使得电动汽车能够在高速行驶工况下平稳转向行驶,提出了一种基于改进遗传算法的轨迹优化方法.本文基于五次多项式进行轨迹规划,用改进遗传算法对五次多项式的参数进行优化,使得规划轨迹满足车辆的动力学约束条件,从而使得优化后轨迹具有更强的可行性.实车实验结果表明,优化后轨迹比优化前轨迹能够更好地满足动力学约束条件,优化效果明显,车辆在高速行驶工况下按照优化轨迹行驶能够进行平稳转向行驶.     

基于hp自适应伪谱法的飞行器多阶段轨迹优化

为解决助推-滑翔飞行器的多阶段多约束轨迹优化问题,在考虑速度约束、轨迹阶段切换点约束与轨迹末端参数约束的条件下,建立了助推-滑翔飞行器纵向运动模型与多阶段轨迹优化模型。采用基于hp自适应伪谱法的Legendre-Gauss-Radau离散点,将该最优控制问题转换为多阶段非线性规划问题,求解得到最大飞行距离轨迹。为解决多阶段轨迹优化算法难以确定位置自由的阶段切换点的问题,基于动态规划的思想,设计了新的多阶段轨迹优化策略。改进后的优化策略在得到了多阶段全局近似最优解结果的同时,减少了原优化算法的计算量。仿真结果表明,改进的hp自适应伪谱法能有效解决多阶段助推-滑翔飞行器轨迹优化问题,优化结果优于最大升阻比滑翔飞行轨迹。      

基于拟能量的高超声速飞行器再入轨迹优化

考虑高超声速飞行器再入过程总加热量最小,基于拟能量将单段轨迹优化转化为多段轨迹优化问题,采用非等间距控制变量参数化方法对每段轨迹分别优化.高超声速飞行器再入轨迹必须满足热流率、动压和过载3个约束.通过把控制变量参数化,同时引入时间尺度变换和不等式约束转化方法,将轨迹优化问题转化为含有约束的非线性规划问题.基于拟能量概念,将再入轨迹进行了分段优化,以4段为例进行了仿真,计算时间比单段情况下缩短了约50%.     

一种基于正交实验设计的遗传算法

将正交实验设计法与遗传算法结合,介绍了正交初始化的种群和正交的交叉算子,得到一种正交遗传算法.经仿真实验,该算法收敛性和解的质量均优于标准遗传算法.     

基于正交设计法的遗传算法

将正交设计法和遗传算法相结合，既保留了遗传算法本身的优点，又可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。该算法能有效地求解函数优化问题。     

再入飞行器总体参数优化设计

研究再入飞行器总体参数的优化设计方法。方法在内部装填物参数给定的情况下,应用步长加速法与外点罚函数相结合的优化设计方法,以再入飞行器的最小质量为目标函数,求得最优设计方案。