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基于代理模型技术的返回舱外形优化
被引量:
2
1
作者
马洋
荣伟
+2 位作者
江长虹
张青斌
霍霖
《航天返回与遥感》
2013年第5期7-13,共7页
针对返回舱再入过程中需要满足的复杂气动力热条件,在典型高超声速条件下以升阻比和阻力系数为目标,以驻点热流和容积率为约束条件进行返回舱外形多目标优化设计。气动特性分析采用基于三维Navier-Stokes方程和结构网格的计算流体力学...
针对返回舱再入过程中需要满足的复杂气动力热条件,在典型高超声速条件下以升阻比和阻力系数为目标,以驻点热流和容积率为约束条件进行返回舱外形多目标优化设计。气动特性分析采用基于三维Navier-Stokes方程和结构网格的计算流体力学数值仿真(CFD)方法,采用Fay-Riddell经验公式计算驻点热流,采用NSGA-II优化算法进行全局寻优,为了增强多目标优化设计的计算效率,利用Kriging代理模型替代CFD计算,并引入改进的EI函数加点策略,大大减少了构建代理模型时所需的样本点数目。优化计算结果表明,代理模型计算结果与CFD计算结果误差可以控制在7%以内,基于代理模型技术的优化过程可以节省95%以上的计算开销。因此,该方法能够较好地满足初步设计的要求,为返回舱外形优化提供有益的借鉴。
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关键词
返回舱
代理模型
高超声速
多目标多约束优化
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职称材料
地下储气库数字孪生框架设计
2
作者
常海滨
多堂坤
+3 位作者
赵昕铭
白宸冰
孟涛
温凯
《钻采工艺》
北大核心
2025年第1期173-179,共7页
地下储气库具有能源储备、季节调峰和应急供气的功能,其运行需要满足安全性、可靠性、经济性和高效性要求。为实现地下储气库的运行要求,需要建立地下储气库智能化的生产运行系统,而构建地下储气库数字孪生是实现地下储气库智能化生产...
地下储气库具有能源储备、季节调峰和应急供气的功能,其运行需要满足安全性、可靠性、经济性和高效性要求。为实现地下储气库的运行要求,需要建立地下储气库智能化的生产运行系统,而构建地下储气库数字孪生是实现地下储气库智能化生产运行的有效途径。从对象孪生、状态孪生和自主孪生三个层次给出了地下储气库数字孪生的定义。从数据、模型与算法、功能三方面设计了地下储气库数字孪生框架,总结了其中的关键技术,包括:地面—井筒—地质体一体化建模技术;地面注采站智能化运行技术;储气库稳定性及风险评估技术;数据融合算法;多目标多约束优化算法;机器学习辅助预测、预警、优化、决策算法。
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关键词
地下储气库
数字孪生
一体化建模
数据融合
多目标多约束优化
机器学习
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职称材料
基于自适应烟花算法的多无人机任务分配
被引量:
12
3
作者
马焱
赵捍东
+4 位作者
张玮
陈白禹
邵先锋
张晓东
张跃跃
《电光与控制》
北大核心
2018年第1期37-43,共7页
多无人机任务分配是复杂的多约束多目标非线性优化问题,针对常用智能算法的各自缺陷,结合烟花算法特点,提出使用改进的自适应烟花算法处理该问题。首先建立了该问题的数学模型,使用层次分析法结合灰色关联法求得各指标权重,并用外罚函...
多无人机任务分配是复杂的多约束多目标非线性优化问题,针对常用智能算法的各自缺陷,结合烟花算法特点,提出使用改进的自适应烟花算法处理该问题。首先建立了该问题的数学模型,使用层次分析法结合灰色关联法求得各指标权重,并用外罚函数法将该模型转化为无约束单目标极值问题;然后使用自适应烟花算法求解该模型。为验证自适应烟花算法处理该问题的优越性,分别用几种不同优化算法做仿真计算。结果表明,自适应烟花算法能快速收敛于全局最优解,其结果直观地表述了该复杂情景下合理任务分配方案。
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关键词
协同任务分配
外罚函数法
烟花算法
多约束
多目标
优化
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职称材料
GCTA:一种群组命令传输算法
被引量:
1
4
作者
章刚
陈庆奎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期413-419,共7页
基于尽力而为服务模式的Internet,在支持群组命令传输过程中,容易产生路径竞争问题.定义出有效路径统计网络,并进一步定义出基于有效路径统计网络的群组多约束多目标优化问题.提出一种群组命令传输算法.该算法,分别定义出模糊球体划分...
基于尽力而为服务模式的Internet,在支持群组命令传输过程中,容易产生路径竞争问题.定义出有效路径统计网络,并进一步定义出基于有效路径统计网络的群组多约束多目标优化问题.提出一种群组命令传输算法.该算法,分别定义出模糊球体划分、连续空间蚁群搜索及重叠区域解可信度衰减策略.实验从服务延迟率和传输成功率两个方面,验证了该算法在支持群组命令传输过程的有效性.
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关键词
群组命令传输
群组
多约束
多目标
优化
路径竞争
蚁群算法
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职称材料
GCTMHA:基于启发式群组命令传输模型
5
作者
章刚
陈庆奎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期233-235,共3页
Internet尽力而为的服务模式在支持群组命令传输过程中,容易产生命令之间路径竞争.定义出有效路径统计网络,并进一步定义出基于有效路径统计网络的群组多约束多目标优化问题.针对该问题,提出基于启发式群组命令传输模型.实验从群组命令...
Internet尽力而为的服务模式在支持群组命令传输过程中,容易产生命令之间路径竞争.定义出有效路径统计网络,并进一步定义出基于有效路径统计网络的群组多约束多目标优化问题.针对该问题,提出基于启发式群组命令传输模型.实验从群组命令传输成功率验证该模型对支持群组命令传输的合理性.
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关键词
群组命令传输
群组
多约束
多目标
优化
启发式算法
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职称材料
题名
基于代理模型技术的返回舱外形优化
被引量:
2
1
作者
马洋
荣伟
江长虹
张青斌
霍霖
机构
国防科学技术大学航天科学与工程学院
北京空间机电研究所
出处
《航天返回与遥感》
2013年第5期7-13,共7页
基金
国家自然科学基金(51375486)
文摘
针对返回舱再入过程中需要满足的复杂气动力热条件,在典型高超声速条件下以升阻比和阻力系数为目标,以驻点热流和容积率为约束条件进行返回舱外形多目标优化设计。气动特性分析采用基于三维Navier-Stokes方程和结构网格的计算流体力学数值仿真(CFD)方法,采用Fay-Riddell经验公式计算驻点热流,采用NSGA-II优化算法进行全局寻优,为了增强多目标优化设计的计算效率,利用Kriging代理模型替代CFD计算,并引入改进的EI函数加点策略,大大减少了构建代理模型时所需的样本点数目。优化计算结果表明,代理模型计算结果与CFD计算结果误差可以控制在7%以内,基于代理模型技术的优化过程可以节省95%以上的计算开销。因此,该方法能够较好地满足初步设计的要求,为返回舱外形优化提供有益的借鉴。
关键词
返回舱
代理模型
高超声速
多目标多约束优化
Keywords
reentry capsule
surrogate model
hypersonic
multi-objective and multi-constraint optimization
分类号
V411 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
地下储气库数字孪生框架设计
2
作者
常海滨
多堂坤
赵昕铭
白宸冰
孟涛
温凯
机构
中国矿业大学(北京)能源与矿业学院
国家管网集团中原储气库有限责任公司
中国石油大港油田公司
太原科技大学油气储运工程系
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
出处
《钻采工艺》
北大核心
2025年第1期173-179,共7页
基金
中央高校基本科研业务费项目“深部储气的智能化控制方法研究”(编号:2023XJNY02)
中国矿业大学(北京)大学生创新训练项目“油气藏型储气库智能化运行技术研究”(编号:202411008)。
文摘
地下储气库具有能源储备、季节调峰和应急供气的功能,其运行需要满足安全性、可靠性、经济性和高效性要求。为实现地下储气库的运行要求,需要建立地下储气库智能化的生产运行系统,而构建地下储气库数字孪生是实现地下储气库智能化生产运行的有效途径。从对象孪生、状态孪生和自主孪生三个层次给出了地下储气库数字孪生的定义。从数据、模型与算法、功能三方面设计了地下储气库数字孪生框架,总结了其中的关键技术,包括:地面—井筒—地质体一体化建模技术;地面注采站智能化运行技术;储气库稳定性及风险评估技术;数据融合算法;多目标多约束优化算法;机器学习辅助预测、预警、优化、决策算法。
关键词
地下储气库
数字孪生
一体化建模
数据融合
多目标多约束优化
机器学习
Keywords
underground gas storage
digital twin
integrated modeling
data assimilation
multi-objective and multi-constraint optimization
machine learning
分类号
TE972.2 [石油与天然气工程—石油机械设备]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于自适应烟花算法的多无人机任务分配
被引量:
12
3
作者
马焱
赵捍东
张玮
陈白禹
邵先锋
张晓东
张跃跃
机构
中北大学机电工程学院
海军装备研究院
三一重型能源装备有限公司
出处
《电光与控制》
北大核心
2018年第1期37-43,共7页
文摘
多无人机任务分配是复杂的多约束多目标非线性优化问题,针对常用智能算法的各自缺陷,结合烟花算法特点,提出使用改进的自适应烟花算法处理该问题。首先建立了该问题的数学模型,使用层次分析法结合灰色关联法求得各指标权重,并用外罚函数法将该模型转化为无约束单目标极值问题;然后使用自适应烟花算法求解该模型。为验证自适应烟花算法处理该问题的优越性,分别用几种不同优化算法做仿真计算。结果表明,自适应烟花算法能快速收敛于全局最优解,其结果直观地表述了该复杂情景下合理任务分配方案。
关键词
协同任务分配
外罚函数法
烟花算法
多约束
多目标
优化
Keywords
cooperative task assignment
external penalty function method
fireworks algorithm
multi- constrained multi-objective optimization
分类号
V249.122 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
在线阅读
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职称材料
题名
GCTA:一种群组命令传输算法
被引量:
1
4
作者
章刚
陈庆奎
机构
上海理工大学管理学院
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期413-419,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60970012)
高等学校博士学科点专项科研博导基金(No.20113120110008)
+4 种基金
上海重点科技攻关项目(No.14511107902)
上海市工程中心建设项目(No.GCZX14014)
上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(No.GCZX14014)
上海市一流学科建设项目(No.XTKX2012)
沪江基金研究基地专项(No.C14001)
文摘
基于尽力而为服务模式的Internet,在支持群组命令传输过程中,容易产生路径竞争问题.定义出有效路径统计网络,并进一步定义出基于有效路径统计网络的群组多约束多目标优化问题.提出一种群组命令传输算法.该算法,分别定义出模糊球体划分、连续空间蚁群搜索及重叠区域解可信度衰减策略.实验从服务延迟率和传输成功率两个方面,验证了该算法在支持群组命令传输过程的有效性.
关键词
群组命令传输
群组
多约束
多目标
优化
路径竞争
蚁群算法
Keywords
group command transmission
group multi-constraints multi-objectives optimization problem
path competition
ant colony optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
GCTMHA:基于启发式群组命令传输模型
5
作者
章刚
陈庆奎
机构
上海理工大学管理学院
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期233-235,共3页
基金
国家自然科学基金(No.60970012)
高等学校博士学科点专项科研博导基金(No.20113120110008)
+4 种基金
上海重点科技攻关项目(No.14511107902)
上海市工程中心建设项目(No.GCZX14014)
上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(No.GCZX14014)
上海市一流学科建设项目(No.XTKX2012)
沪江基金研究基地专项(No.C14001)
文摘
Internet尽力而为的服务模式在支持群组命令传输过程中,容易产生命令之间路径竞争.定义出有效路径统计网络,并进一步定义出基于有效路径统计网络的群组多约束多目标优化问题.针对该问题,提出基于启发式群组命令传输模型.实验从群组命令传输成功率验证该模型对支持群组命令传输的合理性.
关键词
群组命令传输
群组
多约束
多目标
优化
启发式算法
Keywords
group command transmission
group multi-constraints multi-objectives optimization problem
heuristic algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于代理模型技术的返回舱外形优化
马洋
荣伟
江长虹
张青斌
霍霖
《航天返回与遥感》
2013
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
地下储气库数字孪生框架设计
常海滨
多堂坤
赵昕铭
白宸冰
孟涛
温凯
《钻采工艺》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
3
基于自适应烟花算法的多无人机任务分配
马焱
赵捍东
张玮
陈白禹
邵先锋
张晓东
张跃跃
《电光与控制》
北大核心
2018
12
在线阅读
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职称材料
4
GCTA:一种群组命令传输算法
章刚
陈庆奎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
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职称材料
5
GCTMHA:基于启发式群组命令传输模型
章刚
陈庆奎
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
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