基于改进量子遗传算法的模型交互修正方法

针对传统有限元模型修正方法低效率、高成本且易陷入局部极值的缺点,提出基于改进量子遗传算法的静力多尺度有限元模型交互修正方法.依据量子计算理论,对量子比特矢量态进行实数编码,以改进量子旋转门实现旋转角自适应更新,引入量子全局干扰交叉、变异、灾变等遗传操作,设计改进量子遗传算法.以某钢-混组合梁桥为工程背景建立多尺度有限元模型,建立目标函数,对待修正区域进行分块处理.利用最大互信息系数对待修正参数进行筛选,给出目标函数权重,通过Python语言实现了基于改进量子遗传算法的静力多尺度有限元模型交互修正.结果表明,改进量子遗传算法相较于传统遗传算法、量子遗传算法具有更高的性能与精度,自动交互修正方法的效率较高,对材料弹性模量、厚度、车辆荷载等参数的修正与工程实际测试的情况基本吻合,目标函数修正结果相较于有限元计算的初始值,挠度误差降低至1.4%~14.3%,混凝土底板应力误差降低至2.6%~18.8%,钢梁应力误差降低至0%~11.1%.

临近空间非弹道式目标跟踪修正变结构滤波

以X-51A和HTV-2为代表的临近空间高超声速飞行器采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度快而且其加速度不规则,难以精确估计其运动状态。针对临近空间目标4种典型的非弹道式机动模式,设计了一种修正变结构交互式多模型(modified variable structure interacting multiple model,MVSIMM)算法。该算法采用当前统计模型作为中心模型,左右两边采用匀速转弯模型,相比传统变结构多模型算法,提高了模型切换速度,实现更加实时,可以更高精度跟踪临近空间目标飞行器。仿真结果表明,针对4种非弹道式机动模式,修正变结构交互式多模型算法效果优于固定结构多模型滤波方法。