基于CAFSC算法的航空发动机多管路智能布局

针对航空发动机多管路布局问题,运用协同进化的思想,结合混沌人工鱼群算法,提出了基于混沌人工鱼群协同进化算法的航空发动机多管路智能布局方法.该方法将每个管路对应一个种群,一方面采用混沌人工鱼群算法使各物种在自己的种群中进行独立进化,另一方面采用合作型协同进化方法对由选取的代表构成的系统模型进行进化以使多管路布局达到全局最优.该算法不仅避免了在管路增多情况下的组合爆炸现象,而且不用考虑布局顺序从整体上优化管路布局.

面向航空发动机管路智能布局的空间信息提取方法研究

布局空间信息的提取是实现航空发动机管路智能布局的基础与关键。考虑到航空发动机管路布局空间具有高度复杂性的特点,一种填充-包围式航空发动机布局空间信息提取方法被首次提出。该方法通过引入填充思想,并在布局空间离散化和网格化的基础上,进行布局空间由外向内包围式扫描和状态识别,从而实现布局空间信息的提取。在测试模型上的验证结果表明了该方法的可行性和有效性。

基于改进多目标人工蜂群算法的航空发动机管路智能布局方法

针对航空发动机管路布局目前存在的问题,一种基于改进多目标人工蜂群算法的航空发动机管路智能布局方法被提出。在该方法中,首先以管路长度最短、弯头数最少和流阻最小为优化目标,将管路弯曲半径、夹角、直线段长度、距离、贴壁以及跨度约束作为约束条件,建立航空发动机管路多目标布局优化数学模型。进一步,基于约束违背度理论、混沌算法和A*算法,并结合雇佣蜂变长度邻域搜索、跟随蜂指数排序选择、侦查蜂自适应邻域搜索,设计出应用于航空发动机管路智能布局的改进多目标人工蜂群算法,从而实现了航空发动机管路布局的多样性和智能化,提高了管路布局质量和效率。最后,以标准测试函数为例对算法性能进行测试,并通过实例研究验证所提方法的可行性。