对飞行器高速高精度控制中计算技术的探讨

针对飞行器向高速高精度控制的方向发展的需求,对支撑其发展的计算技术领域中的几个重要方面进行了探讨,主要包括算法的研究、飞行器控制系统处理器芯片的设计、编程语言的选择、软件的设计等。其中对飞行器软件中算法的优化、飞行器控制系统中最小结构专用芯片的设计等进行了说明。     

双连杆内燃机动态仿真

以双连杆内燃机为背景,采用基于底层语言(VC 6.0)与大型软件包(Pro/Engineer)二次开发相结合的开发模式,研究了内燃机装配仿真系统的总体结构,并建立了1126内燃机参数化模型。在此基础上,运用多体动力学的方法对内燃机曲柄连杆机构进行了动态仿真分析,得到了活塞的升程、速度、加速度变化规律,为内燃机的设计改进提供了重要依据。     

基于嵌入式菱形思维的参数实时评估微粒群算法

微粒群优化算法参数的选取是影响其性能和效率的关键.为了解决微粒群算法的参数优选问题,提出-种将可拓菱形思维嵌入到微粒群优化算法中,依赖被优化函数对参数进行自适应优选的高精度微粒群算法.基本思想是:(1)根据发散-收敛-再发散-再收敛这一菱形思维特点,建立微粒群算法参数优选的菱形思维模型,利用物元的可拓性对其进行发散性设计,再利用合适的评价方法时发散后的多种参数配置方案进行评价,取其中最优方案对应的参数作为算法当前代的参数值;(2)将菱形思维过程嵌入到微粒群算法的每一步,算法参数随着进化过程中的反馈信息不断被菱形思维优化,实现了参数选取过程的实时性和自适应性.该嵌入式优化算法既提高了算法的优化精度,又克服了迭代进化嵌套的高计算成本不足.最后通过对典型benchmark函数的优化仿真,表明该算法具有较高收敛速度和优化精度.     

基于多粒度模型的导弹MDO方法研究

根据MDO环境的建模/仿真需求,针对某导弹多学科设计优化问题,分析了多粒度模型建模/仿真的必要性,以气动学科为例探讨了导弹MDO环境中多粒度模型的建模/仿真方法,研究了有限元分析软件FLUENT及其前处理软件GAMBIT的集成方法,并利用响应面分析、工程估算、数值计算三种方法对某导弹的气动学科进行多粒度的建模与解算,将输出的主要气动参数与风洞试验数据进行了比较与分析。研究结果表明多粒度模型的建模/仿真对提高导弹MDO效率具有重要意义。

Abstract：

According to the requirement of modeling and simulation in MDO environment, with consideration of missile’s Multidisciplinary Design Optimization problem, the necessity of modeling and simulation on multi-granularity model was analyzed. Taking pneumatic domain as an example, method of modeling and simulation on multi-granularity in missile’s MDO environment was discussed. The integration methods of finite element software FLUENT and its pre-processing software GAMBIT were studied. Through abundant experiments, data results of computing multi-granularity model were given using three methods, namely Response Surface Analysis, engineering prediction method and numerical computation method. Finally, comparison of the data got from above and from wind tunnel test was analyzed. The study results show that modeling and simulation on multi-granularity model are significant to improve MDO efficiency.     

一种基于复形调优遗传算法的多学科优化方法

建立良好的优化方法,是多学科设计优化（multidisciplinary design optimization, MDO）求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势,建立了全局优化算法,并将全局优化算法应用于多学科可行（multidisciplinary feasible, MDF）方法的多学科分析模型求解,建立了两级优化MDF（double optimization MDF, DO-MDF）方法和单级优化MDF（single optimization MDF, SO-MDF）方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例,对比5种计算构架对MDO求解的优化结果,结果表明,DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。     

基于粒子群支持向量机的模拟电路故障诊断

针对传统神经网络技术在模拟电路故障应用中存在的问题,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的模拟电路故障诊断的方法。该方法首先利用小波包技术对待诊断电路的可测点信息提取故障特征,然后使用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,避免了参数选择的盲目性,提高了模型的诊断精度。在对某滤波电路进行的故障检测中,验证了该方法的可行性。     

空间调制系统的星座优化设计

作为一种新颖的多天线技术,空间调制(spatial modulation, SM)受到了学者的关注。近年来,SM系统的星座设计成为研究热点。然而现有的星座设计算法由于预先设定星座结构,导致不能得到最优的星座图。对此,在发送功率受限的条件下提出一种新的星座设计方案。该方案基于最小化SM系统误符号率(symbol error rate, SER)准则,通过扩大可行域范围并利用遗传算法，对SM系统的信号星座进行了优化。此外,深入分析了信号星座对SER及系统参数对星座设计的影响。仿真结果表明,该算法得到的星座图相比于其他星座图具有更好的SER性能。     

摩擦式电磁离合器的多学科设计优化

摩擦式电磁离合器优化设计涉及的学科多,计算时间长,容易造成逻辑混乱问题,而传统串行优化算法割裂了学科间耦合关系难以得到全局最优解,因此引入了多学科设计优化方法。为了解决协同优化方法(CO法)不容易收敛的问题,提出了CO与同时分析和设计方法(SAND法)结合的二级多学科优化算法,给出了算法架构和计算流程。最后,对产品实例的结构参数进行优化得到了Pareto解,实现了多个优化目标。结果表明,该优化算法有效地减少了计算时间,增强了CO算法的收敛性能。     

冶金专用车车架结构的优化设计

在某型冶金专用车车架概念化设计的基础上,以有限元结构分析和优化算法相结合为手段,对横梁和纵梁的截面尺寸进行优化,建立了车架的有限元模型,优化数学模型,通过电测试验验证了有限元模型的正确性,采用ANSYS参数化设计语言编制了优化设计程序,用ANSYS软件中的一阶优化方法获得最优设计。实际应用表明该优化设计方法比原有的设计方法更为有效和快捷,该方法可广泛应用于车架优化设计工程中。     

Hierarchical control based on Hopfield network for nonseparable opti mization problems

1 .INTRODUCTIONConsider thefollowing complexsystemthat comprisesNinterconnected subsystems , the mathematicalmodel of theith subsystemisyi=fi(ci,ui,zi)gi(ci,ui,yi) ≥0ui= Hiywhereci, ui, yiandziare theithsubsystemcontrolinput ,interactioninput ,output and disturbance vec-tor respectively,andfiis the mathematics model oftheithsubsystem.It is assumedthat external distur-bancezwhich affects the systemis constant in theconsidered ti me interval of control and hence will beleft out of the syst…     

形状优化设计的分级耦合方法

工程结构的形状优化设计需要处理两类设计变量：尺寸和节点位置。由于两者量级不同，若同时考虑，计算量太大且收敛很慢。本文提出了分级耦合方法，将尺寸和节点位置分开处理，但在节点位置寻优过程中，必须考虑有利于下一轮的尺寸优化。     

Novel method based on ant colony opti mization for solving ill-conditioned linear systems of equations

1 .INTRODUCTIONStudies have shownthat some systems are highlysen-sitive :a small perturbationin the data can result in alarge changeinthe solutions .Such systems are calledill-conditioned systems .Ill-conditionedlinear systemsof equations have a wide application in many fieldssuch asi magine processing,deconvolution, model pa-rameters esti mation.Because the condition number ofill-conditionedlinear systems of equationsis very big,the data error andthe rounding error inthe computa-tional p…     

Momentum particle swarm optimizer

1.INTRODUCTION Engineeringandscientificactivitiesinvolvemanyop timizationproblems.Mostofthemcanbegenerally formulizedasfollows min(ormax)f(xi),Xmin≤xi≤Xmax;i=1,2,…,D where[Xmin,Xmax]Disareal valuedsearch space.Thetraditionaloptimizationalgorithms,such asgradientdescentandNewton’smethods,findlocal minimaefficientlyandworkbestwhenobjectfunc tionf(xi)isunimodal.However,theobjectfunc tionisusuallynon convexandhasmanylocalminima inthefeasibleregion.Insuchcases,thetraditional optimizatio…     

不确定SMDP基于全局优化的鲁棒决策问题

考虑半马尔可夫决策过程（SMDP）在一些系统参数不确定，且性能函数依赖于这些参数时的鲁棒决策问题。这些参数的不确定性不仅导致等价无穷小生成子的不确定性，也导致性能函数的不确定性。论文针对相关参数的情况，分别采用不同的全局优化算法，即填充函数法和模拟退火算法，进行鲁棒控制策略求解。仿真实例说明，全局优化方法的使用保证了平均准则和折扣准则下的计算结果之间当折扣因子趋近于零时的极限关系成立。     

Sequential maneuvering decisions based on multi-stage influence diagram in air combat

A multi-stage influence diagram is used to model the pilot's sequential decision making in one on one air combat.The model based on the multi-stage influence diagram graphically describes the elements of decision process,and contains a point-mass model for the dynamics of an aircraft and takes into account the decision maker's Dreferences under uncertain conditions.Considering an active opponent,the opponent's maneuvers can be modeled stochastically.The solution of multistage influence diagram Can be obtained by converting the multistage influence diagram into a two-level optimization problem.The simulation results show the model is effective.     

武器装备体系优化方法研究进展

武器装备体系优化是充分发挥体系效能、提高体系作战能力的重要途径。首先,论述了武器装备体系和体系优化的概念;然后,分析了当前7种主要体系优化方法--三层综合优化法、探索性方法、可执行模型法、对抗仿真优化法、多层次多阶段方法、多目标协同优化方法和数学规划法,比较各种方法的适用范围、选用模型的类型、模型关键要素、优点和不足等。最后,提出武器装备体系优化亟待解决的4个问题,为武器装备体系优化的进一步研究提供支持。     

基于混合粒子群算法的装运机械组合优化方法

针对堆石坝工程物料装运机械组合优化问题的复杂性, 建立了装运机械的多目标非线性组合优化模型(MOOM). 进一步地, 把加权法和惩罚函数引入到带收缩因子的粒子群算法中, 提出了一种新的求解多目标非线性组合优化问题的混合粒子群算法(MI-HPSO). 该算法具有概念简单、参数设置少、收敛速度快及全局搜索能力强的特点. 实证研究表明, MI-HPSO为解决物料装运机械MOOM优化模型提供了有效的决策方案.     

基于特征结构配置的结构主动控制及仿真

考虑了具有最优控制的结构主动控制问题,目的是在系统满足闭环特性的前提下,设计状态反馈控制器使得系统性能泛函极小化。利用特征结构配置方法提供的自由度,给出了性能泛函的显示参数化表示,从而该问题转化为带有约束条件的优化问题,参与优化的变量仅为一组参量。并给出了求解该优化问题的算法,该算法直接基于结构系统矩阵,故其简单性为工程应用提供方便。地震作用下对三层剪切结构建筑模型进行仿真分析,结果表明所提结构主动控制方法的有效性。     

Effective Neural Algorithms for Combinatorial Optimization

This paper provides an overview on the current status of the researches in the field ofneural algorithms for combinatorial optimization and makes some comments on the recent develop-ment.Meanwhile,we point out that such optimization networks suffer from some serious problems.At the end of this psper,we present the readers some aspects which need more researches in thefutlllle.