磁悬浮反作用飞轮系统模态分析及试验研究

介绍了一种角动量为50Nms工作转速在±5000rpm的磁悬浮反作用飞轮系统,利用有限元分析软件ANSYS对其定、转子及系统进行了模态分析,利用COMBINE14单元模拟磁轴承使模型更加接近实际,最后通过模态测试试验测出了转子的一阶弹性固有模态,与理论计算结果相近,误差仅为0.66%,验证了理论模型的正确性。模态分析及测试的结果对磁悬浮反作用飞轮系统的振动特性研究,控制方案设计及总体优化设计有着重要意义。     

基于两级扫描线优化的快速立体匹配算法

通过引入视差梯度理论,提出了一种弱连续性约束,它表示相邻点的视差变化总在一定的范围之内.同时引入了一种两级扫描线优化方法,它从水平和垂直两方向进行扫描线优化.最后把弱连续性约束与两级扫描线优化方法结合起来得到一种快速立体匹配方法.通过对比实验表明,与未加入弱连续性约束的两级扫描线优化算法相比,所提算法计算量更少,同时减轻了同纹理区域的匹配不确定性;与传统一维扫描线优化算法相比,该算法具有更高的匹配准确性并解决了扫描线间的不连续性.     

基于仿真模型的鲁棒协同优化方法研究

复杂产品往往由多个子系统通过复杂的耦合方式组成.针对复杂产品的多学科鲁棒设计优化技术已得到广泛应用.为了使用仿真模型进行多学科鲁棒设计优化,提出了SUA-RCO和DRS-RCO两种方法.在SUA-RCO方法中,仿真模型首先被拟合为近似的数学模型,然后利用近似数学模型进行RCO计算.系统的不确定性由SUA方法进行计算.为了解决大参数方差问题,DRS-RCO方法将仿真模型近似拟合为双响应面形式,分别使用两个响应面来拟合均值和方差.然后,进行协同优化计算.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

设计优化可视化研究综述

现代设计优化技术日益复杂,可视化技术的引入对促进优化技术在工程中的普及与应用,提高设计质量与优化效率具有重要意义.首先分析了设计优化中存在的未知因素多、求解不透明,优化效率低、结果分析不直观等问题,阐述了设计优化可视化概念,综述了国内外研究现状及发展趋势,建立了设计优化可视化功能框架,分析了设计优化可视化系统实现的技术难点,论述了综合应用多种可视化方法,多角度解决问题的技术策略.     

基于Bayes近似限法的串联系统置信区间的求解

运用基于Bayes的方法对红外空空导弹进行抗干扰性能评估时,只能分别得到导引头和导弹控制系统的抗干扰概率P<,g>、P<,c>及其置信区间,而难以求出导弹复杂系统的抗干扰概率在一定的置信度下的置信区间.针对该问题,提出用Bayes近似限的方法拟合导弹导引头、控制系统的整个串联系统的抗干扰概率的分布,得出该复杂系统的置信度为y的近似置信区间的求解公式,并给出导弹串联系统数字仿真中抗干扰概率的置信区间的求解实例,对该求解方法的正确性进行了验证.     

基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

基于动态种群结构的粒子群算法及仿真研究

针对标准粒子群算法易陷入局部最优而早熟的问题,提出了一种基于动态种群结构的粒子群算法。该算法在种群结构中引入小世界网络模型,由于网络模型的演化,使算法具有动态的种群结构,从而保持了种群的多样性。同时为了使粒子尽可能地分布在不同的搜索空间,在网络模型演化过程中考虑了结点的个体价值。为了加快算法的收敛速度,在进化后期采用全局模型粒子群算法。通过对三个经典测试函数优化问题的数值仿真并与其它方法进行比较,结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。     

大口径平背形主镜轻量化结构优化设计方法

将参数优化与拓扑优化设计方法应用到采用背部支撑方式的大口径平背形反射镜中,提出了一种理论性强、效率高的新型轻量化设计方法。利用ANSYS参数优化设计,确定了主镜最佳背部支撑位置;再利用OPTISTRUCT变密度法拓扑优化设计,获取了主镜拓扑结构形式,结合结构力学及灵敏度分析得到了满足镜面面型、结构刚度及轻量化率要求的最佳主反射镜轻量化结构。