1 南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016
2 中航西安飞机工业集团股份有限公司，陕西 西安 710089
针对批量化零件的自动化高效视觉检测需求，传统的先视点再路径的单独规划方法容易导致检测效率陷入局部最优。为此，本文提出一种视点与路径多目标整体规划方法，将视点和路径规划问题建模为一个组合优化问题进行多目标优化，旨在全局寻求检测效率最优解。该方法基于表面曲率对视点进行自适应冗余采样，构造兼顾质量与多样性的采样视点集。针对视点覆盖率与检测时间成本两个优化目标，提出基于约束的非支配排序遗传算法（C-NSGA-Ⅱ）进行优化，快速得到满足最小覆盖率的全局最优解，从而实现视点与路径的整体规划，最小化检测时间成本。仿真实验结果表明，该方法相比于简化为单目标优化问题的整体规划方法，运算效率提升90%左右；与传统的单独规划方法相比，视觉检测时间成本有效缩短10.52%以上。最后通过机器人视觉检测应用验证了本文方法的有效性与优越性。
视点规划 覆盖路径规划 自动化视觉检测 多目标规划 非支配排序遗传算法
1 空管领航学院
2 航空工程学院, 西安 710000
为了提高空降部队突击突防能力, 对双运输机重装空投编队多目标规划问题进行研究。首先, 基于分离法分析重装空投货台运动过程, 通过欧拉迭代思想构建货台动力学模型。然后, 考虑到前机尾涡对后机影响, 构建了双运输机编队空间位置模型。为确定双机编队位置关系的最优解, 采用改进后的NSGA-II算法, 引入支配强度、优化精英策略、种群等级交叉系数以及高斯变异算子, 同时基于方差表示拥挤度, 计算出最终结果。仿真实验数据表明, 优化后的算法不仅能够提升双运输机编队飞行安全性, 而且使得空投点更加密集、空投精度更高。
重装空投 运输机编队 heavy equipment airdrop transport aircraft formation NSGA-Ⅱ NSGA-II
1 长安大学理学院, 西安 710064
2 陕西高速公路工程试验检测有限公司, 西安 710086
3 陕西通宇公路研究所有限公司, 西安 710118
4 陕西交科新材料有限公司, 西安 710077
5 西安新星蓝天环保科技有限公司, 西安 710309
6 陕西铁投工程检测科技有限公司, 西安 710304
制备以钢纤维(SF)、塑钢纤维(MPPF)为骨料的高性能道面混杂纤维再生混凝土(HFRAC), 研究改善再生混凝土(RAC)强度及耐磨性能, 采用响应面法(RSM)中Box-Behnken试验设计方法, 以SF体积掺量、MPPF体积掺量和砂率为因素, 以HFRAC抗折强度、抗压强度和磨损量为评价指标, 建立各评价指标的预测模型, 分析各因素对评价指标的影响, 并构建基于NSGA-Ⅱ耦合熵权TOPSIS法的HFRAC配合比优选模型, 确定综合性能最优时的配合比方案。结果表明: 在试验范围内各评价指标的响应面模型拟合效果良好, 预测精度高; 各评价指标不仅受单因素影响, 而且受因素间交互作用影响, SF体积掺量与MPPF体积掺量交互作用对抗折强度、抗压强度影响极显著, 对磨损量影响显著, MPPF体积掺量与砂率交互作用对抗折强度影响显著; 当SF体积掺量为1.39%、MPPF体积掺量为0.97%、砂率为36.10%时, HFRAC综合性能最优。该方法能够实现HFRAC性能的综合改善, 可为HFRAC在道路工程中的推广应用提供一定理论依据和技术支撑。
混杂纤维再生混凝土 配合比 响应面法 熵权TOPSIS法 多目标优化 hybrid fiber recycled aggregate concrete mix proportion response surface methodology NSGA-Ⅱ NSGA-Ⅱ entropy weight TOPSIS method multi-objective optimization
针对综合模块化航电(IMA)架构双层调度中的资源分配问题, 提出一种基于混沌Logistic映射自适应NSGA-Ⅱ算法的双层资源分配方法。首先, 根据IMA架构任务调度及分区调度要求, 同时考虑资源分配均衡性因素, 分别构建分区资源分配模型和节点资源分配模型; 其次, 采用改进NSGA-Ⅱ算法对模型进行优化求解, 引入混沌Logistic映射生成初始种群, 提升初始种群的遍历性, 并采用自适应交叉、变异算子增强算法的搜索性能和收敛速度; 最后, 选取不同规模的算例进行实验, 结果表明, 所提方法能够有效解决IMA架构的资源分配问题, 提升分配效率并优化分配结果。
综合模块化航电 资源分配 混沌映射 自适应算子 改进NSGA-Ⅱ算法 IMA resource allocation chaotic mapping adaptive operator improved NSGA-Ⅱ algorithm
1 中国人民解放军31002部队，北京 100000
2 空军指挥学院，北京 100000
基于进化多目标优化方法研究对地打击**-目标分配(WTA)建模和求解问题。首先，分析对地打击WTA问题特点，定义优化目标函数为飞机突防风险最小和目标毁伤效能最大，提出一种基于栅格地图的防空火力对飞机威胁的量化评估方法，建立多目标优化问题模型; 然后，采用一种多目标优化算法NSGA-Ⅱ对问题求解，结合问题特点设计算法各组成部分; 最后，构建仿真算例进行实验分析，仿真结果表明，所提模型和算法能够有效求解对地打击WTA问题，可为工程实现提供参考。
**-目标分配(WTA) 对地打击 多目标优化 Weapon-Target Assignment (WTA) ground target attacking multi-objective optimization NSGA-Ⅱ NSGA-Ⅱ
1 河源职业技术学院 机电工程学院, 广东 河源 517000
2 广东工业大学 机电工程学院, 广东 广州 510006
为了提升聚合物红外菲涅尔透镜的光学性能, 以其表面微沟槽的成型质量为目标, 提出了一种高效的注射超声辅助成型方法, 并对工艺参数进行了综合质量优化。首先分析了超声振动对聚合物的加热和加压效应, 设计了一套一模两腔的对比试验模具; 接着以红外菲涅尔透镜的调制传递函数MTF和齿形平均高度h为优化质量目标, 设计了四步骤的多目标优化流程, 通过试验设计、基于BP神经网络的质量目标与注射工艺参数关系建模、基于NSGA-Ⅱ的多目标优化和试验验证进行工艺参数的综合优化。实验结果表明: 该多目标优化流程具有很高的精度, MTF和h的平均预测误差MPE分别为4.16%和3.32%; 注射超声辅助成型的菲涅尔透镜微沟槽具有更高的复制质量, 其齿沟槽平均高度h增加了15.6%, 且h值的波动量随着h值的增大而增大, MTF值受齿高h均匀性的影响大于齿高h对其的影响。
注射超声成型 红外菲涅尔透镜 多目标优化 BP神经网络 injection assisted with ultrasonic infrared fresnel lens multi-objective optimization NSGA-Ⅱ NSGA-Ⅱ algorithm Back Propagation(BP) neural network
1 南京理工大学材料科学与工程学院, 江苏 南京 210094
2 南京理工大学受控电弧智能增材技术工业和信息化部重点实验室, 江苏 南京 210094
以激光功率、激光脉冲频率、扫描速度为优化变量,建立了激光离体皮肤组织融合工艺参数的多目标优化模型。基于MATLAB软件,应用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求帕累托最优解集,得到了最优工艺参数,分析了优化目标对工艺参数变化的响应灵敏度。在优化的工艺参数下,测试了切口黏结强度,分析了微观组织。结果表明:切口黏结强度对激光工艺参数具有更高的灵敏度,激光功率对切口黏结强度、组织峰值温度的影响比较显著;所提优化工艺可以实现离体皮肤组织的全层融合,在组织峰值温度降低的情况下,离体皮肤组织切口的黏结强度比单目标优化结果提高了5.6%。
医用光学 多目标优化 响应面法 NSGA-Ⅱ 激光组织融合
