国家自然科学基金(11172242)
- 作品数：11 被引量：32H指数：3
- 相关作者：夏露李丁王丹张阳孙腾腾更多>>
- 相关机构：西北工业大学北京宇航系统工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于寄生模型的粒子群算法在气动优化中的应用被引量：2
- 2015年
- 为了解决粒子群算法(PSO)在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法中加入寄生模型,发展了一种基于寄生模型的改进粒子群算法(SPPSO)。对提出的模拟寄生算法(SP)进行了分析与验证,并将其引入到粒子群算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得SPPSO算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将SP及SPPSO算法应用于翼型的气动优化设计中,取得了良好的效果,从而表明提出的算法准确有效,具有良好的实用性。
- 夏露张阳孙腾腾
- 关键词：全局优化粒子群算法攻角雷诺数
- 基于膜概念和Kriging模型混合优化算法的翼型设计被引量：2
- 2012年
- 在气动优化设计中,发展一些计算代价小同时又具有较好的全局/局部搜索平衡能力的优化算法十分重要。针对此,文章提出了一种基于膜概念和Kriging模型的混合优化算法。该算法对细胞膜的结构和新陈代谢运作机制进行了仿真,将粒子群优化算法与差分进化算法有机地结合了起来,增强了算法的寻优能力,同时,引入Kriging模型进行预估寻优,极大地减少了计算开销。函数测试结果表明,该混合算法具有很好的寻优能力。将该算法应用到单段翼翼型和两段翼翼型的设计之中,取得了良好的结果。
- 李丁夏露
- 关键词：翼型流程图迭代方法KRIGING模型
- 基于莱维搜索的寄生算法在气动优化中的应用
- 2016年
- 为了平衡智能优化算法的全局与局部搜索能力,对布谷鸟算法和寄生算法进行了探讨与分析,将布谷鸟算法中的莱维搜索加入到改进的寄生算法中,在增加收敛速度的同时保证个体多样性,进而发展得到了基于莱维搜索的寄生算法。通过函数测试及气动算例验证了新算法优越的寻优性能。将基于莱维搜索的寄生算法应用于翼型的气动优化设计中,取得了良好的效果,从而表明提出的算法准确有效,具有良好的实用性。
- 夏露李朗王亮
- 消息队列在智能优化算法中的应用
- 2014年
- 针对启发式智能优化算法的特点,为提高算法的优化效率,以消息队列机制为基础提出了一种多线程并行计算技术。讨论了多线程并行计算的模型及原理,介绍了多线程之间通过消息队列相互通信的同步控制技术。通过气动优化问题在不同线程数目下并行计算的比较,表明消息队列可以简化线程间的通信过程,显著提高计算效率,具有一定的实用价值。
- 夏露王亮商重阳
- 关键词：多线程并行计算智能优化算法消息队列
- 非线性下降因子智能单粒子算法
- 2013年
- 下降因子是基本智能单粒子算法中一个非常重要的参数,控制着算法由全局搜索转向局部搜索的速度,平衡算法的全局和局部搜索性能。基本的智能单粒子算法采用定值下降因子,不能随着计算的需要实时作出调整,对算法的性能造成了一定的不利影响。在基本的智能单粒子算法基础上,通过引入最大下降因子和控制因子这两个参数,提出一种基于非线性策略下降因子智能单粒子算法,成功地使得下降因子能够根据计算的需要而实时改变。函数测试和气动优化结果表明,改进算法能在相同的计算规模下获得比基本智能单粒子算法更好的解。
- 夏露唐鹏
- 关键词：气动优化
- 基于社会模型改进粒子群算法的翼型优化设计被引量：1
- 2013年
- 为了解决粒子群算法在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法优化过程中引入鱼类的聚群行为,发展了一种基于社会模型的改进粒子群算法。算法以粒子可视范围的不同用法为基础,提出了两种不同的优化策略,同时探讨了种群规模等参数对算法性能的影响,并通过函数测试结果证明了两种优化策略的有效性和不同的优化特性。将改进的优化算法应用在翼型的气动优化中,显著改善了翼型气动特性,提高了算法的全局搜索能力,取得了良好的优化效果。
- 夏露孙腾腾李丁
- 关键词：粒子群算法翼型优化设计
- 基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计被引量：3
- 2012年
- 提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。
- 夏露李丁
- 关键词：粒子群优化算法细菌觅食算法翼型设计
- 基于能量获取的小型无人机飞行控制研究
- 2013年
- 探讨了小型无人机如何通过从大气扰动中获取能量来达到提高航程航时的目的。基于纵向质点模型建立了纵向运动学模型以及动力学模型,在此基础上得到飞行单位距离的能量改变量的函数,构造优化模型把能量获取问题转化为轨迹优化问题,并引入稳定平衡条件进行求解,同时进行控制律的设计,并在Matlab/Simu-link中对模型以及控制律的有效性进行了仿真验证。
- 夏露胡荣华商重阳
- 关键词：无人机控制律
- 基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法被引量：6
- 2013年
- 气动优化设计中,引入代理模型可以有效减少计算周期,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间,因此提出了一种基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法。使用Kriging方法建立代理模型,通过求解EI函数最大值得到添加样本点更新代理模型,提高了代理模型的拟合精度。针对Kriging自适应代理模型的精确性和有效性,分别进行典型函数测试分析和翼型算例验证。结果表明:基于Kriging自适应代理模型气动优化方法可以实现高效的翼型气动性能优化设计。
- 夏露王丹
- 关键词：气动优化代理模型差分进化算法
- 改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用被引量：16
- 2012年
- 为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。
- 李丁夏露
- 关键词：粒子群优化人工鱼群算法搜索效率气动优化设计
