Space-time objective decomposition of vortex equations and mechanism analysis of subtropical high abnormal activities

To analyze the dynamic mechanism of unusual activities of the subtropical high, the space-time varible separation of the partial differential vortex equations is carried out with Galerkin methods based on the heat force and the whirl movement dissipation effect. Aiming at the subjective and man-made conventional method of choice in the space basis functions, we propose to combine the empirical orthogonal function （EOF） analysis with the genetic algorithm to inverse the space basis functions from the actual sequence of fields. A group of trigonometric functions are chosen as a generalized space basis function. With the least-squares error of the basis function and EOF typical fields, and with the complete orthogonality of basis functions, we can get the dual-bound function. A genetic algorithm is then introduced to carry out surface fitting and coefficient optimization of the basis function. As a result, the objective and reasonable constant differential equation of the subtropical high is obtained by inversion. Finally, based on the obtained nonlinear dynamics model, the dynamic behavior and mechanism of the subtropical high is analyzed and discussed under the influence of heat force. We find that solar radiation and zonal differences in land and sea are important factors impacting the potential field and flow field changes of the subtropical areas. These factors lead to strength changes of the subtropical high and medium-term advance/retreat activities. The former is a gradual change, while the latter shows more break characteristics. Meaningful results are obtained in the analysis.     

Two-phase flow analysis based on a phase-field model using orthogonal basis bubble function finite element method

In this study, a finite element method based on a phase-field model for gas–liquid two-phase flow is proposed. MINI element based on a bubble function element stabilisation method is employed for the incompressible Navier–Stokes equations. The Cahn–Hilliard equation is employed to estimate the interface of gas and liquid. The orthogonal basis bubble function element is used to solve the Cahn–Hilliard equation. In particular, a detailed explanation for solving the Cahn–Hilliard equation based on a finite element method is given.     

基于遗传进化的混凝土湿度场差分反演算法

建立混凝土湿度场差分反演模型,并用遗传算法对其进行了优化求解。根据混凝土湿度扩散方程,确定其内部与边界的差分格式,并对具体实例进行了求解;针对经验参数计算结果与实测结果吻合较差的问题,提出了基于实测数据的差分反演模型,利用遗传算法对模型进行优化求解,所得结果与实测数据误差较小。该算法根据实测结果,可获得湿度场的实际分布情况,对类似问题有一定的参考作用。     

基于遗传算法和参数化建模的非线性结构优化

提出了一种对存在接触关系的非线性结构(装配体)进行优化设计的新方法。该方法将遗传算法与结构几何及有限元参数化建模方法相结合，在通用CAE软件的二次开发编程环境中实现对带接触的结构装配体进行结构尺寸和形状优化设计。文中利用该方法对某浮动式闭气结构的重要结构参数和关键构件形状实施了优化设计，使其闭气性能得到大幅度提高，体现了本文方法在解决这类优化问题中的优势。本文的方法有利于拓宽结构优化技术在机械设计领域的应用范围。     

基于ANN-GA协同寻优的动态拉伸试样尺寸优化方法

材料动态拉伸力学性能测试中,动态拉伸试样的几何尺寸对测试结果的准确性与有效性有着较大影响。为对动态拉伸试样的结构进行优化设计,以使其在动态拉伸过程中更好地满足一维应力与变形均匀等基本假设。首先,建立了量化的试样测量准确度指标,即应力平衡达到时间、变形均匀度、非轴向应力相对水平、过渡段相对变形。然后,对试样结构参数进行正交试验设计,通过数值模拟的方法得到了关于试样尺寸与测量准确度指标的正交试验数据库,并对正交试验数据库进行多目标正交试验矩阵分析,得到了试样结构参数对各测量准确度指标影响的主次顺序和规律。最后,以正交试验数据库为训练集,采用人工神经网络（artificial neural network, ANN）协同遗传算法（genetic algorithm, GA）的全局寻优方法对试样的结构尺寸进行优化设计,得到了试样的最优结构尺寸,并对最优尺寸的有效性进行了验证。结果表明,优化后的试样结构在材料动态拉伸力学性能测试精度上的表现明显得以提升。因此,采用ANN-GA协同优化的方法对动态拉伸试样的结构进行优化具有可行性和有效性。     

基于自适应遗传算法的三轴磁强计校准

针对MEMS磁强计的精度无法满足姿态测量系统的航向角测量要求,对磁强计的误差来源进行了模型化分析,设计了一种基于自适应遗传算法的空间椭球磁强计校准方法.首先,采取自适应遗传算法,对磁强计测量的原始数据进行空间椭球的拟合,用估计的参数进行刻度系数、软磁干扰、硬磁干扰与零位偏置的综合误差补偿.其次,利用最小二乘法求解出非正交轴的方向余弦,进行非正交误差和安装误差的补偿.最后,将该方法应用到某姿态测量系统中,分别用未补偿和补偿后的数据进行姿态测量实验,实验结果表明该方法准确计算出磁强计的误差参数,使补偿后的航向角精度提高了6.8倍.     

基于遗传算法的加速度计免转台标定方法

针对现有的加速度计标定方法依赖于昂贵的仪器设备,导致标定成本高,提出一种低成本、操作简单的加速度计免转台标定方法。该方法通过对原始数据进行预处理,将标定问题转化为优化问题,采用遗传算法进行最优化求解得到补偿参数。通过对比试验得到:两种方法的标定相对误差在0.5%(标度因素)、3%(零偏);两种方法标定后通过加计姿态角提取的水平角误差在0.2°左右。结果表明,加速度计通过该方法经过补偿后,能够得到与传统转台标定方法相同数量级的测量精度,该方法可以有效替代传统标定方法,简化标定步骤,降低标定成本,具有重要的理论及使用价值。     

基于遗传算法的飞机气动优化设计

建立了一种以实数编码技术为基础的遗传算法模型，并把它与通过工程估算的气动分析方法相结合，进行飞机气动形的单点和多点优化设计。 优化设计中，设计变量取机为机翼、机身和尾翼的外形及三者之间的相对位置，优化目标是使飞机在跨音速和超音速飞行状态下获得配平状态下最大的升阻比。设计结果表明该优化设计方法是十分有效的，可以用来具有正常布局形式的飞机进行气动外形的优化设计。     

基于遗传算法的舰载IMU优化布局

惯性测量单元（IMU）用来为舰载武器系统提供准确的姿态并实时监测舰船甲板的变形，对其数目和位置进行优化具有重要的实用价值．提出了多IMU优化布局的原则，建立了舰载IMU优化布局的数学模型，采用遗传算法对IMU的布局进行了优化求解。仿真结果表明，舰载IMU的布局是影响甲板变形估计精度的一个重要因素，通过对IMU的布局进行优化，减少了舰载武器系统所需IMU的数量；利用优化布局后IMU的输出信息对全舰甲板变形进行估计，估计精度有很大提高。     

DEM与FEM动态耦合算法研究

离散单元法作为一种有效的数值分析方法,能够模拟脆性材料的裂纹扩展及碎片飞散等破坏特性,但是无法从根本上克服计算效率低下的诟病;传统有限单元法具有计算高效稳定的优点,却难以描述脆性材料冲击破坏过程中连续体向非连续体的转化。本文首先提出一种基于罚函数法的改进型离散单元和有限单元耦合方法,以提高耦合分析精度。在此基础上提出了动态耦合算法:即在初始阶段,模型全部为有限单元,当局部即将发生破坏时,仅使即将发生破坏的有限单元及相邻单元自动转化为离散单元,在离散单元区域研究破坏问题。这种算法充分利用有限单元法计算高效的优点,同时最大限度克服了离散单元法计算效率的不足。最后,通过两个简单算例验证了改进型耦合算法和动态耦合算法的有效性。     

可靠性优化问题中遗传算法适应值函数的建立

应用遗传算法进行优化,约束的处理成为建立适应值函数和算法进行的关键.可靠性优化是以系统可拿性指标作为优化问题的约束条件.首先结合外罚函数法建立数学模型,处理约束的惩罚因子时根据种群情况白适应取值,构造适应值函数的映射公式.随后采用拉格朗日秉子法建立了新的约束与目标函数向适应值函数的映射公式,该公式可以避免因罚函数病态所导致的搜索终止,收敛更加快速,使遗传算法得以成功应用于可靠性优化问题中.分析计算结果表明乘子法具有更好地收敛效果,两个公式构造合理.     

基于遗传算法的半刚性连接钢框架设计

采用基于小生镜技术的遗传算法,对半刚性连接钢框架进行优化设计,针对其早熟现象和局部搜索能力差的缺点改进遗传算法。使用自适应策略改进交叉与变异算子。建立半刚性连接钢框架优化设计数学模型,编制了基于遗传算法的优化设计程序。运用这一优化算法可以直接从型钢截面表中选取截面,并在优化设计过程中考虑了连接可变性和二阶效应的影响。通过几个设计实例表明,考虑几何非线性会使用钢量增加,有支撑的情况下,半刚性连接较刚接用钢量经济。     

基于遗传算法的温差发电系统模块布局优化设计

温差发电在航空航天等极端环境供电和汽车余热利用等领域具有重要的应用,然而低的热电转换效率严重限制了其发展.目前主要从提高材料本身性能和优化热电模块结构两方面提升性能.本文从整体出发,建立了基于遗传算法的温差发电系统模块布局优化设计方法.融合已有的解析模型,发展了能够快速获得系统电输出功率的性能评估方法;通过遗传算法,以...     

基于混合遗传算法的动力系统阻尼参数识别方法

将动力系统阻尼参数识别反问题转化为非线性优化问题处理,提出了基于遗传算法的动力系统阻尼参数识别方法。为了提高简单遗传算法的计算效率和处理早熟问题,将模拟退火算法与遗传算法相结合,建立了混合遗传算法。数值计算结果表明,本文所建立的方法对于求解参数识别反问题和非线性优化问题是非常有效的,并且具有良好的鲁棒性和全局收敛能力。     

多种群遗传算法在PBX本构模型参数识别中的应用

利用多种群并行结构对标准遗传算法SGA进行并行化处理,引入移民算子和精华种群形成多种群遗传算法MPGA,并设计了自适应交叉和变异概率对算法的收敛速度进行改进。结合ABAQUS软件和改进的多种群遗传算法,建立了材料本构模型参数识别方法。采用该方法对PBX炸药黏弹性损伤本构模型参数进行了模拟识别,并同基于标准遗传算法的参数识别方法进行了比较。结果证明,基于改进多种群遗传算法IMPGA的方法对克服算法未成熟收敛有显著的效果,识别结果更稳定。同时该方法的收敛速度更快,寻优能力更强,适合复杂非线性问题的优化,此方法可以被应用到其他材料本构模型的参数识别中。     

基于CMDLAC指标和遗传算法的结构损伤定位研究

提出了基于综合多损伤定位保证准则(CMDLAC)指标和遗传算法(GA)的结构损伤定位方法。基于结构损伤标量模型,结合灵敏度分析提出了基于频率和振型变化的CMDLAC指标,将损伤识别问题转化为约束优化问题,最后以CMDLAC指标为优化目标函数应用遗传算法求解实现了结构的损伤定位。在考虑测试自由度不完备和测量噪声等因素影响的情况下,对桁架结构损伤的数值模拟分析表明了方法的有效性,验证了CMDLAC指标定位损伤和抵抗噪声的能力,同时指出其具有较强的实际可操作性。     

基于遗传算法的水轮机振动参数识别

通过对水轮机现场测试数据的频域分析，建立了测点位移响应的参数正模型。并基于遗传算法，建立了在时域内识别结构振动参数的数值方法，采用该方法对水轮机位移响应正模型的待定参数识别进行了研究。计算结果表明，所建立的基于遗传算法的参数识别方法具有良好的稳定性、抗观测噪声能力和较高的识别精度，能够反演出比较符合实际情况的位移响应振动模型。这就为荷载识别、结构优化和预报减震效果等后续工作提供了可靠的实施前提。     

火箭弹大动态单轴平台惯导系统姿态算法

火箭弹在飞行中常采用滚转稳定的控制方式,其滚转角速度的动态范围很大,因此实时、准确地测量滚转角速度和滚转姿态角成为制导火箭弹控制的关键问题。大动态单轴平台惯导系统将IMU安装在沿滚转方向的稳定平台上,通过伺服电机驱动单轴平台相对于弹体反旋,隔离滚转方向的大动态角速度,为IMU提供平稳的测试环境。介绍了大动态单轴平台惯导系统的组成和功能,搭建了样机,推导了惯导姿态解算的数学模型。经过120 s半实物仿真试验,系统俯仰姿态角误差<4°,偏航姿态角误差<3°,滚转姿态角误差<25°,结果验证了整体方案的可行性和姿态解算模型的正确性。为进一步提高姿态解算精度,搭建单轴平台组合导航系统,实现全部导航信息的高精度测量打下了基础。     

基于瞬变流和遗传算法的管道泄漏辨识

输水系统管道的泄漏影响瞬变水击波波形的畸变和衰减特性,对泄漏的定位和定量是泄漏辨识研究的重要环节.考虑水力瞬变中非恒定摩阻的影响,将泄漏参数反映在建立的管道瞬变流时域数学模型中,给出离散网格和求解方法,分析不同泄漏参数对瞬变水击波的影响,用遗传算法结合瞬变流时域模型的特征线法最小化管道测点压力实测和计算响应值的均方误差来辨识泄漏参数,其中实测信号首先经过预滤波和小波去噪处理.通过模型试验对瞬变流数学模型和泄漏反问题分析模型作了率定和验证,结果表明此法能有效的辨识出小泄漏参数,并且检测信号主动,阀门扰动可操作性强.     

基于Kriging模型和改进MCMC算法的随机有限元模型修正

针对待修正参数维数较高时,标准马尔可夫链蒙特卡罗MCMC (Markov Chain Monte Carlo)算法不易收敛、拒绝率高的问题,提出了基于Kriging模型和在MCMC中融合花朵授粉算法的修正方法.首先,以待修正参数作为输入,以应变模态作为输出,建立Kriging模型,通过蝙蝠算法确定Kriging模型的相关系数;然后,采用最大熵的贝叶斯方法估计参数的后验概率密度函数,将花朵授粉算法融入MH (M etropolis-Hasting)抽样算法,提高局部寻优和全局寻优能力;最后,通过三自由度弹簧-质量系统和三维桁架结构的数值算例验证所提模型修正方法,修正后参数相对误差均低于0.86％.结果 表明,所提方法修正后较高维参数的马尔可夫链能够快速收敛且样本接受率也有所提高,该方法也对随机噪声具有一定的鲁棒性.