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.     

基于工艺随机扰动的非均匀RLC互连线串扰分析

提出一种基于工艺随机扰动的非均匀RLC互连线串扰分析方法;同时建立了互连线随机扰动模型.通过解耦技术将耦合非均匀互连线模型转化为独立互连线模型,从而简化了分析,并利用新的逼近模型对数值结果进行复频域的函数逼近,提高了算法精度.最后将算法应用到多根耦合互连线互连的情况,拓展了算法可计算的电路规模.实验结果表明算法可以对工艺随机扰动下的耦合互连线串扰进行有效评估.     

基于知识粒化的粗糙集近似精度的泛化改进

精度是表征粗糙集概念精确性的基本度量,但具有关于知识粒化的信息缺失与量化局限.近似精度引入知识粒度进行改进.归纳分析现有五种近似精度,探讨基于知识粒化的近似精度的泛化原则与改进建模.基于实例分析,确立近似精度的"单调、一致、无关、下界"四项改进准则,验证已有近似精度的满足性;挖掘近似精度的"逼近、单调"两项量化优化,融合概念精度与知识粒度建立近似精度的泛化含参模型;提出一种改进近似精度,揭示其准则满足性与优化应用性,并用知识实例与数据实验进行有效验证.所得结果提供了近似精度的泛化构造框架与具体改进模型.     

基于m-best算法与rollout策略的平台任务关系优化设计方法#br#

在平台任务关系优化设计中,考虑单个任务资源分配过程中平台资源冗余度对后续任务分配的影响,分析优化设计过程的约束条件,构建了以最大任务执行精度与最小资源冗余度为综合目标函数的平台任务关系设计的问题模型,并使用基于m-best算法与rollout策略的方法对问题模型进行求解。m-best算法生成单个任务的m个平台分配方案,rollout策略用于均衡不同优先级任务之间的任务执行精度。最后,分别通过特殊算例和一般算例验证所提优化设计方法的优越性,算例的结果表明,使用该优化设计方法能够使高优先权任务的资源冗余度降低,从而使得整体任务执行精度提高。     

基于随机规划的制造/再制造物流网络优化设计

针对含有连续型随机参数的制造/再制造物流网络优化设计问题,在Monte Carlo模拟抽样基础上,建立了样本数量决定解算效率的两阶段随机规划模型,给出了模型求解的混合遗传算法,结合样本均值近似方法阐述了获取理想目标值及其可行解的最优值上下界逼近技术,明确了基于两阶段随机规划的物流网络优化设计步骤,举例说明了模型及其算法在设计决策中的应用。     

基于向量夹角余弦的水文组合预报方法

针对水文预报中单个水文预报模型预报精度不高的问题, 提出基于向量夹角余弦的水文组合预报方法. 该方法采用组合预测理论建立了实测向量、预报向量和权值向量, 形成向量夹角余弦模型; 根据不同的历史水文资料状况, 给出拟合优度和动态逼近两种可变权值计算方法, 完成参数的率定, 并将各参数对预报精度的影响加以分析. 实验表明: 该方法能够有效地克服单个水文预报模型的不足, 通过实现多个单项水文预报模型的组合, 可将预报合格率提升约20%.     

基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

基于观测器的飞机除冰液温度鲁棒控制方法研究

对飞机除冰液温升模型的时变和延时特性进行了分析研究.采用Pade逼近对飞机除冰液加热系统的纯时延特性进行近似,将系统的时延问题转化为非时延问题进行处理.为克服由于飞机除冰作业过程中流量变化所造成的系统模型参数变化,采用基于滑模变结构的鲁棒控制方法对系统模型参数摄动进行补偿.为解决系统状态不可测问题,消除Pade逼近误差对出口温度的影响,采用状态观测器对系统的状态进行估计,并对Pade逼近模型输出误差进行补偿.利用系统不同流量下的试验温升曲线模型对设计的控制策略进行了仿真研究,仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

基于线性近似和神经网络逼近的模型预测控制

针对非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种基于线性近似和神经网络逼近的控制算法。用Taylor级数展开法对非线性系统进行线性近似时,要求对象系统中的非线性函数必须连续可微。为了突破这一限制,引入了Stirling插值公式线性近似法,拓展了可处理的非线性系统范围。通过对线性化过程中产生的非线性高阶项进行径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络逼近,显著提高了对象系统模型精确度。为了降低数值计算复杂度,将控制性能指标函数重构为易于处理的二次型最优化问题,通过对该二次型最优化问题的求解得到了最优控制序列。控制过程考虑了约束条件的影响以模拟真实的工业生产过程。仿真结果证明了所提出预测控制方案的有效性。     

考虑活动随机重叠和资源冲突的复杂产品开发流程仿真建模

构建描述活动随机重叠的设计结构矩阵,考虑复杂产品开发流程中活动的重叠迭代、顺序迭代,以及活动工期与成本的不确定性,建立复杂产品开发流程仿真模型。针对项目执行过程中的资源限制,建立考虑随机迭代的处理资源冲突的优先规则,并设计仿真算法。以某无人作战飞机初步研制流程为研究对象,对仿真输出数据进行统计分析,估计项目费用、工期及风险。通过与已有模型仿真输出结果的比较分析,说明本仿真模型与算法更加符合复杂产品开发流程实际。     

An improved multidisciplinary feasible method using DACE approximation approach

1.INTRODUCTION Themultidisciplinarydesignoptimization(MDO)is anapproachwhichimprovesandspeedsupthedesign process,andlowersthedesigncostofcomplexand coupledengineeringsystems[1,2],Themainfactor thatresultsinthecomplexityofMDOistheinterdis ciplinarycoupling.Thegeneralstrategytohandlethe couplingisdecompositionofthecomplexsysteminto sub systems,eachpertainingtothephysicalphe nomenonorcomponent,andtop systemwhichpre servesthecouplingsbetweenthesub systems.How ever,algorithmsbasedondecomposi…     

基于广义简约梯度算法的履带车辆模型参数修正

利用多体系统动力学软件RecurDyn建立了某型高速履带车辆的多刚体动力学模型。为提高模型的准确度,首先提出履带车辆动力学模型准确度静态和动态评价指标,使模型准确度量化;然后以模型主要参数为设计变量,以评价指标为响应进行归一化参数灵敏度分析,并根据分析结果确定模型修正参数;最后利用广义简约梯度优化算法分静态和动态两种工况对模型参数进行了修正。与实测值的对比结果表明,修正后履带车辆动力学模型的准确度明显提高,证明论文提出参数修正方法的可行性和有效性。该修正方法能够有效地提高履带车辆动力学模型的准确度和仿真结果的可信度,研究成果对履带车辆动力学建模与仿真工作具有重要的参考价值。     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

一种新的对地定位方法及其精度分析与仿真

提出一种新的无人空中载体对地定位方法。该方法根据GPS／INS组合导航系统测量的载体坐标与姿态角、光轴稳定平台相对于载体的姿态角以及激光测距数据，计算地面目标点的三维维坐标，克服了共线条件方程对地形鲁棒性差和DEM迭代定位算法容易发散的缺点。为分析此方法的定位性能，给出了定位误差分析模型，并通过仿真算例验证了该定位方法的有效性，仿真结果表明目标定位精度满足舰炮作战要求。     

自适应协同优化方法研究

针对一致性约束条件造成协同优化方法计算困难的问题,研究提出了一种自适应协同优化方法.首先将设计变量空间划分为三类区域,分析了每个区域内一致性约束松弛量与系统可行域和学科一致性的关系,并在此基础上提出了三种一致性约束松弛量的确定方法.然后基于上述方法,给出了自适应协同优化的算法流程,对比分析了相对于标准协同优化算法流程的改进之处.最后采用自适应协同优化方法对两个典型MDO算例进行优化,证明了该方法具有较好的鲁棒性和收敛速度.     

信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习

针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布,将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。     

基于聚类的新型多目标分布估计算法及其应用

为改善常见的多目标分布估计算法在求解多目标优化问题的过程中存在的不足,即:对问题的规则特性考虑不够,对种群中异常解的处理不当,种群多样性容易丢失,过多的计算开销用于构建最优概率模型,提出一种基于聚类的新型多目标分布估计算法(clustering based multi objective estimation of distribution algorithm, CEDA)。CEDA在每一代运用凝聚层次聚类算法发掘种群个体的邻近结构,基于此结构,为每个个体构建一个多元高斯模型逼近种群结构并抽样产生新个体。为了降低建模计算开销,邻近个体共享相同的协方差矩阵建立高斯模型。基于标准测试题的对比实验表明CEDA能够解决复杂的多目标优化问题。基于齿轮减速器优化设计的实际应用表明CEDA同样具有良好的实用性和优越性。     

不确定条件下无人作战飞机在线攻击轨迹决策

针对无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)对地攻击过程中存在的诸多不确定性因素问题,提出基于滚动时域策略和Gauss伪谱法(Gauss pseudospectral method, GPM)的在线实时攻击轨迹决策算法。算法采用滚动时域的优化策略,将全局优化问题转化为一系列相互叠加但不断向前推进的优化区间,通过滚动更新和反馈校正消除不确定误差,同时降低了所提算法的计算复杂度和对计算资源的需求;综合飞行包线约束,武器投射约束和威胁规避约束,采用GPM完成高精度攻击轨迹求解;采用实时迭代策略提供优化初值,通过自适应目标函数切换引导UCAV迅速规避近距突发威胁。仿真结果表明,所提算法能够有效消除不确定误差,同时以较高的精度和速度生成可行的攻击轨迹。