海上平台空调系统设计方法探讨

本文以海上平台暖通空调系统设计为背景,介绍了海上平台暖通空调系统设计的常用方法,并以PY34-1CEP平台暖通空调系统设计为例,分析了不同设计方法之间的优缺点。该研究工作可为今后海上平台暖通空调的系统设计提供参考。     

基于遗传算法的最大熵导弹系统可靠性评估的研究

根据导弹武器系统可靠性验证试验样本量少,评估难度大的特点,提出基于最大熵理论的可靠性评估方法,并利用遗传算法求解评估中的非线性规划问题。最后,进行实例验证,结果表明该方法具有实用性。     

某型飞机悬挂物管理系统接口组件检测仪研制

根据某型飞机接口组件功能特点及输入输出关系,研究其测试原理,给出检测仪总体设计方案。采用以工控计算机为控制核心的硬件架构和模块化软件设计思路,通过穷举测试法将故障定位到独立测试单元。重点分析检测仪硬件功能模块实现方法和软件测试流程。结果表明,该设计能实现测试信号的实时收发与处理功能,测试效率高,故障定位准确。     

高压环境下温度传感器矫正系统研制及应用

现有的热敏电阻温度传感器在高气压环境下使用时大都会出现温度测试值不准的问题,对同样温度的热源在常压与高压下进行温度测试的结果偏差较大,表明该类温度传感器在高压环境下使用存在较大的偏差。本研究设计了一套高压下使用的温度矫正系统来解决高压下温度测试不准的问题,通过加压舱内设置水银温度计与热敏电阻温度传感器的对比测试,得出测试温度与矫正温度的数据,并通过数据拟合的方式得出矫正公式,为常用温度传感器在高压下的矫正使用提供了合理的技术支持。     

基于蚁群算法的飞机定检原位工作流程优化

首次将蚁群算法（ACO）应用于飞机定检原位工作流程优化中。在建立原位工作流程优化模型的基础上,借鉴最优一最差蚂蚁系统的思想改进信息素更新机制,并采用改进的精英策略和变异特征对基本蚁群算法进行改进。实例仿真表明,改进蚁群算法在全局搜索能力和收敛速度上较基本蚁群算法有明显提高,克服了基本蚁群算法搜索时间长、容易早熟的不足。优化后原位工作完成时问较优化前缩短2．27％,验证了ACO在解决定检工作流程优化问题上的适用性。     

基于遗传退火算法的飞机定检原位工作流程优化

将遗传算法(GA)应用于飞机定检原位工作流程优化中。首先,建立原位工作流程优化模型;其次,提出"排序调整法"来保证个体对应解符合工序约束;最后采用精英选择算子。模拟退火算子和自适应机制对基本遗传算法(SGA)进行改进。仿真结果表明,改进遗传算法在最优解搜索能力上较SGA有明显提高,克服了其容易"早熟"的不足;优化后原位工作完成时间较优化前缩短19.78%,验证了GA在解决定检工作流程优化问题上的适用性。     

基于改进遗传算法的飞机定检人员均衡配置

将遗传算法应用于解决飞机定检人员均衡配置问题中.根据均方差指标建立了人员均衡配王模型;采用候选集合策略处理约束条件,保证每个个体都对应有可行解;采用最优保存策略和基于预选择的小生境实现方法对基本遗传算法进行改进,并使用其求解模型.仿真实例结果表明,改进遗传算法克服了基本遗传算法客易“早熟”的不足,均衡配置后人员工作时间均方差减少65.90％.     

基于模糊粒度相关向量机的缓变故障参数区间预测

为解决相关向量机(RVM)在多样本故障预测中存在的预测精度下降和运算效率低等不足,提出一种基于模糊粒度相关向量机(FGRVM)的缓变故障参数区间预测方法。首先,对参数初始时间序列进行模糊信息粒化(FIG),并采用基于指数相似度的约简方法对训练集中的冗余数据进行约简;然后,使用自适应极值扰动和自适应变异对简化粒子群算法(tsPSO)进行改进,并以4折交叉验证误差最小为优化目标,采用该粒子群算法(itsPSO)实现相关向量机核宽度的自适应选择;最后,采用训练好的RVM预测缓变故障参数的变化区间。以3个经典的大规模、非线性、带噪声的时间序列及国航某航空发动机排气温度变化量(DEGT)为例对该方法的预测性能进行验证,仿真结果表明,相对于RVM和模糊粒度支持向量机(FGSVM),该方法在预测精度和运算效率上都有较大的提高。     

基于遗传算法的飞机大修总装工作流程优化

将遗传算法应用于飞机大修总装工作流程优化中。以完成时间最短为目标,建立总装工作流程优化模型;综合“工序重置法”和罚函数法,满足总装工作中的工序和人员约束条件;采用改进的最优保存策略对基本遗传算法作进一步改进。仿真结果表明,改进的遗传算法的最优解搜索能力较基本遗传算法有明显提高,验证了GA在解决定检离位工作流程优化问题上的适用性。     

一种求解0-1背包问题的改进遗传算法

针对传统遗传算法（SGA）容易“早熟”的不足,提出一种求解0-1背包问题（KP）的改进遗传算法。借鉴二重结构编码的解码处理方法设计了一种新解码方法,在保证解可行性的同时修正种群中无对应可行解的个体;采用模拟退火算法和改进的精英选择算子改进SGA。实例仿真结果验证了改进遗传算法在进化效率和最优解搜索能力上的优越性。