基于小生境遗传算法的社区养老公共空间优化设计

常规的社区养老公共空间优化方法构建公共空间网络结构关联性较差,空间优化效果不佳。因此,基于小生境遗传算法,设计了一种社区养老公共空间优化方法。根据网络结构多元化、多层次和系统化的特点,构建社区养老公共空间网络结构,通过计算网络结构的关联性,判断当前网络结构的构建效果,在小生境遗传算法的作用下,通过计算网络结构节点的适应度,生成社区养老公共空间优化模型,从而输出切实有效的社区养老公共空间优化策略。通过上述的设计,完成对社区养老公共空间优化方法的设计。实验结果表明:与以往的社区养老公共空间优化方法相比,设计的基于小生境遗传算法的社区养老公共空间优化方法在实际应用中空间利用率高达97.82%,优化效果更好。

GIS中空间数据叠置分析的优化算法设计

叠置分析是GIS进行空间分析时常用的一种空间操作。由于空间数据量较大 ,如何快速准确地完成空间叠值分析运算是GIS系统中比较关键的技术。本文分别针对矢量和栅格数据叠值运算分析 。

基于遗传算法和空间推进方法的单壁扩张喷管优化设计研究

将单目标遗传算法和多目标遗传算法(包括NSGA-II和NCGA),与高效、高精度的空间推进流场数值模拟方法——SSPNS方法相结合,对二维超燃冲压发动机尾喷管即单壁扩张喷管(SERN)进行了气动优化设计研究。在巡航点(Ma=6.0)讨论了推力系数CT最大单目标模型,推力系数CT最大-升力系数CL最大两目标模型,以及推力系数CT最大-升力系数CL最大-俯仰力矩系数Cm最小三目标模型,分别得到了喷管的最大推力设计和关于多个目标性能的Pareto最优前沿。结果表明,扩张壁初始扩张角θr,i和外罩长度Lc对CT影响较大;较小的Lc和较大的θr,i设计,将降低外罩内表面的负升力作用而使得SERN的CL较大;较长外罩和较小的θr,i,对应Pareto最优设计的CM较小。

基于遗传算法的临近空间飞艇多学科优化设计

临近空间飞艇设计中,确定系统总体参数、给出优化的艇体外形十分关键,针对传统设计方法,为改进其中串行设计的不足,提出了并行多学科优化设计方法;并基于遗传算法开展了飞艇外形优化设计方法研究,结合气动、结构、强度进行了一体化优化。仿真结果表明利用遗传算法开展飞艇多学科优化是可行的,另外在进行设计时,不能仅将减阻作为研究重点,还应全面考虑结构重量、强度等其它因素。

基于遗传算法改进的SLP方法的门诊空间优化研究

以安徽一家三甲医院为例,建立结合人流和功能空间关系等信息的参数化优化模型。基于Grasshopper软件,从不同患者人流路径的最小值、空间关系积分的最大值的视角,结合系统布置设计法(SLP)和遗传算法来优化门诊空间布局,并进行模拟验证,根据实际数据提出优化方法,减轻建筑师在设计阶段的负担。

基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计优化

在子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的内容和实际特点,对基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计优化的相关内容进行了详细分析,建立了数学模型,并进行了实例验证,结果表明该方法对提高鱼雷的设计质量,避免人力、物力的浪费,降低设计风险等有极为重要的作用。

基于粒子群算法的空间太阳能热动力系统优化设计

太阳能热动力系统是空间站的重要组成部分。为有效降低太阳能发电系统的发射质量,在分析空间太阳能热动力系统的工作原理、粒子群算法的原理及实现的基础上,采用粒子群算法对太阳能热动力系统的发射质量进行了优化仿真设计。在保证压缩机的进口压力、压缩机的进口温度、压缩机的压缩系数、换热管的数目、换热管的直径、回热器的回热度、循环工质流道高度、热管直径、热管长度及能量转换单元的转速等独立变量满足系统要求的前提下,使得发射质量最小,从而有效地节约发射、管理和后续支持费用。将粒子群算法的优化结果通过遗传变异修正后,其结果要好于基本粒子群算法和遗传算法结果。

一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法

针对高维昂贵黑箱问题(high-dimensional expensive black-box,HEB)处理过程中工程模型复杂、计算量大的难题,提出一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法(hierarchical design space reduction strategy based approximate high-dimensional optimization method,HSRAHO)。利用3种经典代理模型:多项式响应面模型、径向基函数模型和克里金模型,使用基于预测均方根误差权重因子优化方法计算获得各代理模型权系数,通过加权叠加构建组合代理模型,替代实际高维黑箱模型。使用多层设计空间缩减策略根据已知信息确定设计子空间,并在其内部确定有效样本点,逐步提高组合代理模型在感兴趣区域的预测精度,直至优化收敛。将提出的近似高维优化方法HSRAHO应用于标准优化函数和翼型设计优化问题,测试结果验证了该方法在高维优化效率和全局收敛性方面的优势。

遗传算法在空间对接机构优化设计中的应用

空间对接机构是实现载人航天器空间交会对接的关键系统。捕获锁作为对接机构的组成部件,具有实现两航天器间捕捉和释放的功能。为避免传统的优化方法容易陷入局部最优的缺陷,优化求解捕获锁锁舌弹簧机构设计过程中的多目标、多自变量、多约束的问题,文章采用惩罚函数法和随机顺序配对机制改进标准遗传算法,使得改进后的遗传算法能进行全局寻优,且收敛性好。应用改进后的遗传算法,最终解决了捕获锁锁舌弹簧机构的优化设计问题。

基于隐式空间映射算法微波滤波器的优化设计

该文叙述了隐式空间映射算法的方法,并应用隐式空间映射法优化设计了中心频率为5.5GHz,通带带宽为800MHz的超宽带微波平行耦合谐振滤波器。滤波器经过3次的迭代达到了设计指标,减少了在精确模型中的仿真次数,与通常电磁仿真软件的参数扫描相比优化效果明显。

基于离散萤火虫算法的轨道交通车站建筑内部空间设计优化

传统轨道交通车站建筑内部空间设计优化方法直接对客流量分布进行计算未对车站内部功能进行分区,造成传统方法客流通行延误时间较长。提出基于离散萤火虫算法的轨道交通车站建筑内部空间设计优化。对车站内部功能进行分区,根据轨道交通车站分区,基于离散萤火虫算法进行进一步的客流量分布,从而实现轨道交通车站建筑内部空间优化设计。设计对比实验,实验结果表明该方法具有更好的轨道交通车站建筑内部空间客流运输能力,值得推广。

3T-1R并联平台的工作空间分析与优化设计

研究一种新型四自由度并联机器人机构的工作空间和优化设计。在三平移一转动并联平台位置反解模型基础上,分析了反解模型中约束动平台运动的因素。运用蒙特卡罗方法思想及三维网格搜索法得到机构的工作空间,分析了工作空间的几何性质。探讨了机构的全域条件数,并以它作为优化设计的目标函数。对正交试验设计法和遗传算法的寻优算法进行分析比较,提出一种设计变量多且适应度函数难求的正交—遗传试验法的优化方法,将这种方法应用于机构的优化设计中,获得优化工作空间性能的结构参数方案。实例证明这种优化方法行之有效。

6-RSS并联机构工作空间优化算法对比分析

获得大工作空间是并联机构设计中的一个重要目标,利用3种优化算法对并联机构工作空间体积进行优化,以6自由度机构6-RSS为例,建立优化模型,分析比较优化算法的性能。考察的性能指标主要有优化效果、数值稳定性、时间效率。涉及到的优化算法包括多岛遗传算法、广义简约梯度法、序列二次规划法,后两种算法在应用时与试验设计(Design of experiment,DOE)方法进行集成。试验分析表明,DOE结合局部优化算法的改进型优化方法有明显优势,优化后6-RSS并联机构的工作空间体积增加为原来的2.59倍,优化时间仅为多岛遗传算法的1/5,优化结果稳定。

空间相机桁架式支撑结构的集成优化设计

桁架式支撑结构在大中型离轴三反(TMA)空间相机中使用广泛,如何提高其动力学特性是此类相机研制过程中的关键。针对桁架结构的设计问题,提出了通过集成优化确定桁架结构动力学特性最佳位置的方法,使用实验设计的手段,对影响其动力学特性的各桁架杆位置变量进行了研究,分析了该优化问题解空间的特点;为了实现桁架结构的全局最优设计,以提高支撑结构的一阶自然频率为目标,使用多岛遗传算法(Multi-island GA)进行全局寻优求解。利用有限元分析的方法,得到该桁架经优化后的一阶自然频率107.72 Hz,较未经优化的初始结构(83.45 Hz)提升了29%,效果显著。该研究提出的集成优化模型和分析方法为此类桁架结构的设计提出了新的思路。

新型高收敛隐式空间映射算法设计微波滤波器

该文介绍了一种高收敛隐式空间映射算法,改进了隐式空间映射算法中粗糙模型到精细模型之间参数映射。它加入粗糙模型参数选择过程,避免了粗糙模型优化中的假收敛情况,加快精细模型与设计目标的逼近速度。参数选择过程不需要增加精细模型的计算次数,提高了优化效率。该文通过设计一个发卡形滤波器,并与以前的隐式空间映射算法计算结果进行比较,优化得到了比指标性能更优越的结果。同时证明了新算法比旧算法具有更快的逼近速度和更高的优化效率的优点。

空间碎片防护结构设计优化理论方法研究

航天器空间碎片防护结构设计优化在国际上属前沿课题,防护结构设计优化理论方法是其关键技术之一。在防护优化理论模型及其优化算法研究方面取得了突破性进展,建立了综合各类典型防护结构构型的统一的防护优化数学模型,提出了解决防护优化问题的几种算法:混合遗传算法,改进的差异演化算法和混合差异演化算法。最后采用航天器防护优化算例对防护优化理论方法进行了测试考核,优化结果表明了本文工作的可行性和有效性。

空间科学任务协同设计过程优化

为了对概念设计阶段空间科学任务协同设计过程进行合理规划,减少设计反馈,降低系统耦合度,提出了设计结构矩阵(DSM)过程建模和遗传算法(GA)过程优化算法.该方法采用DSM对空间科学任务设计活动序列进行建模,通过DSM描述设计活动间的信息依赖关系,DSM上三角之和代表该设计活动序列设计反馈次数;将DSM对应的设计活动序列视为染色体,采用GA进行序列优化,最小化设计反馈次数.通过过程优化算法获取最佳设计活动序列,优化设计过程,降低系统耦合度.空间科学任务实例分析结果表明,该方法能够有效应用于空间科学任务协同设计的过程建模和过程优化,指导设计过程的制定.

基于蚁群算法的高超声速飞行器气动布局优化设计

针对目前飞行器优化设计领域遗传算法计算量大、效率低的情况,提出了基于连续空间蚁群算法的高超声速飞行器气动布局优化设计方法。蚁群算法是近年来发展的一种全新仿生算法,具有全局性和高效性等特点,已经成功地应用于离散空间的优化设计。采用连续空间蚁群算法,对高超声速飞行器进行了多变量、多约束下的气动布局优化设计,并与采用遗传算法和约束可变多面体法的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点。本文的研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考。

基于遗传算法的围护结构优化设计研究

针对围护结构节能设计参数复杂多样,设计方案模拟运算工作量大,择优过程耗时长,最优解难以快速准确得出的问题,提出一种基于遗传算法的建筑围护结构优化设计方法。结果显示,在百万余种设计组合中,当建筑围护结构影响因子设计参数取值为模拟最优组解时,建筑年使用能耗量最低可达15.193 k W·h/m2(南向)。经认证,此解为设计目标函数最小值。从而证明,基于遗传算法的建筑围护结构节能设计优化方法在设计方案复杂多样的情况下,可准确高效地进行优化运算并辅助筛选,得出既定目标最佳设计方案。

临近空间飞艇外形优化设计与仿真

以临近空间飞艇为对象,针对传统外形设计方法中存在的问题,提出了新的优化设计方法,搭建了流程框架,编制了优化程序。首先研究了遗传算法及多学科设计理论,进而在此基础上建立了飞艇阻力、体面比、应力模型,利用多学科设计理念对飞艇气动、结构、强度进行了一体化设计。其次将遗传算法引入到优化设计当中,并利用Matlab和Fluent开展了联合仿真研究。最后结合实际应用需求进行了算例分析,验证了该方法的可行性和效果。