模式搜索法

采用模式搜索法对轨道炮重要参数的优化设计刘文1，张海军1，白象忠2，张立功1（1.燕山大学理学院,秦皇岛 066004；2.燕山大学建筑工程与力学学院,秦皇岛 066004）摘要：弹丸的发射速度是我们研究电磁炮的最重要参数之一。

在充分考虑了电枢运动中所受到的主要阻力，包括等离子体的粘滞阻力、惰性阻力及空气阻力的基础上，构建了包含电枢速度、轨道间距、电枢位移量等在内的优化模型，以及轨道间距、轨道的高和轨道的厚度有关的电感梯度的模型，并采用模式搜索法进行优化计算。

优化结果表明：当轨道间距和电枢位移量一定时，弹丸发射速度将会达到最大。

而调整发射轨道的高度、厚度可以达到调整弹丸的发射速度的目的。

研究结果可为电磁炮相关参数的设计和制造提供了理论上的依据和技术上的支持。

关键词：电磁轨道炮；电感梯度；等离子体电枢；模式搜索法；最大速度；优化计算中图分类号：TJ012.1+1；学科分类代码：110-7480 文献标志码：AOptimal calculation of railgun launthed parameters with internalpenalty function methodLIU Wen1,ZHANG Hai-jun1, BAI Xiang-zhong2, ZHANG Li-gong11. School of Sciences, Yanshan University, Qinhuangdao , 066004,China2.School of Civil Engineering_&_Mechanics, yanshan University, Qinhuangdao , 066004,Chin aAbstract:Launched speed of projectile is one of the most important parameters of the railgun design.main resistances in armature motion were considered in the full in model，they were plasma viscous drag, inertial drag and air drag. The optimization model that it will optimize calculation in using Pattern search method between armature speed，two track spacing of the rail and The armature movement displacement quantity was established;And there are the calculation model with two rail spacing, rail high, the thickness of the track on,The optimization results showed when Two track spacing of the rail and The armature movement displacement quantity, the projectile will get the most large launched speed; it will adjust to the height of the rail, the thinkness of the rail, between two rails distance to reach to purpose that it adjust launched speed of projectile.The results of the study laid a theoretical foundation for design and manufacturing of the railgun.Key Words: railgun;inductance gradient; plasma armature; Pattern search method; maximum speed; optimal calculation1 引言近年来随着新技术、新材料不断⎺发展，电磁轨道炮在发射装置、发射重量、弹丸速度、大功率电源等方面的研究取得了一系列成果[1]。

精心整理五种最优化方法1.最优化方法概述1.1最优化问题的分类1）无约束和有约束条件；2）确定性和随机性最优问题（变量是否确定）；341.22.2.11232.23.3.11233.24.模式搜索法(步长加速法)4.1简介1）解决的是无约束非线性规划问题；2）不需要求目标函数的导数，所以在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。

3）模式搜索法每一次迭代都是交替进行轴向移动和模式移动。

轴向移动的目的是探测有利的下降方向，而模式移动的目的则是沿着有利方向加速移动。

4.2模式搜索法步骤5.评价函数法5.1简介评价函数法是求解多目标优化问题中的一种主要方法。

在许多实际问题中，衡量一个方案的好坏标准往往不止一个，多目标最优化的数学描述如下：min(f_1(x),f_2(x),...,f_k(x))s.t.g(x)<=0传统的多目标优化方法本质是将多目标优化中的各分目标函数，经处理或数学变换，转变成一个单目标函数，然后采用单目标优化技术求解。

常用的方法有“线性加权和法”、“极大极小法”、“理想点法”。

选取其中一种线性加权求合法介绍。

5.2线性加权求合法6.遗传算法智能优化方法是通过计算机学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，进而达到优化的一种方法，主要有人工神经网络法，遗传算法和模拟退火法等。

6.1遗传算法基本概念1.个体与种群个体就是模拟生物个体而对问题中的对象（一般就是问题的解）的一种称呼。

种群就是模拟生物种群而由若干个体组成的群体,它一般是整个搜索空间的一个很小的子集。

2.适应度与适应度函数适应度就是借鉴生物个体对环境的适应程度,而对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度。

适应度函数就是问题中的全体个体与其适应度之间的一个对应关系。

该函数就是遗传算法中指导搜索的评价函数。

6.2遗传算法基本流程遗传算法的中心思想就是对一定数量个体组成的生物种群进行选择、交叉、变异等遗传操作,最终求得最优解或近似最优解。

解线性等式约束优化问题的模式搜索过滤集方法
陈宁;孙文瑜;袁锦昀
【期刊名称】《运筹学学报》
【年(卷),期】2015(19)3
【摘要】提出一个解线性等式约束无导数优化的模式搜索过滤集算法,该算法将过滤集技术嵌入无导数优化算法中以改善算法的效率.建立了新算法的总体收敛性,初步的数值试验结果表明新算法是有效的.
【总页数】12页(P96-107)
【作者】陈宁;孙文瑜;袁锦昀
【作者单位】南京师范大学数学科学学院,江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室,南京210023;南京师范大学数学科学学院,江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室,南京210023;巴西巴拉那联邦大学数学系,巴西巴拉那州库里提巴81531-990
【正文语种】中文
【中图分类】O221.2
【相关文献】
1.解带非线性等式和不等式约束优化问题的超记忆梯度广义投影算法 [J], 孙清滢;张秀珍
2.解非线性不等式约束优化问题的非精确光滑牛顿法 [J], 孙守霞;刘伟
3.利用Fisher函数解非线性不等式约束优化问题的梯度投影算法 [J], 赵岩;陈翠玲;韦增欣
4.仿射内点最优路径法解线性不等式约束的优化问题 [J], 王云娟;朱德通
5.基于模式搜索方法的解不等式约束优化问题的算法设计 [J], 冯爱芬
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基于模式搜索法改进的单桩极限承载力灰色预测模型摘要：根据拉格朗日中值定理建立了变权背景值构造形式，背景值权值采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解，工程实例应用结果显示基于模式搜索法改进的单桩极限承载力灰色预测模型提高了预测精度，具有更好的工程应用价值。

abstract： according to the lagrange’s mean value theorem， the paper established variable weight background value structure form. the background value right value uses pattern search method of global optimization ability to solve， engineering example application results show that the improved single pile limit bearing capacity grey forecasting model based on pattern search method improves the accuracy of the predictions， and has better applied value in engineering.关键词：极限承载力；灰色预测模型key words： ultimate bearing capacity；grey forecasting model中图分类号：tu71 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）32-0094-020 引言目前应用最广泛的是单桩极限承载力非等步长灰色预测模型，但是该模型是以紧邻均值为背景值进行参数估计的，这就造成了该模型的白化方程和灰微分方程达不到统一，因此根据拉格朗日中值定理提出了变权背景值构造形式，并采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解背景值构造中的权值，建立基于模式搜索法改进的单桩极限承载力灰色预测模型。

五种最优化方法1. 最优化方法概述1.1最优化问题的分类1）无约束和有约束条件；2）确定性和随机性最优问题（变量是否确定）；3）线性优化与非线性优化（目标函数和约束条件是否线性）；4）静态规划和动态规划（解是否随时间变化）。

1.2最优化问题的一般形式（有约束条件）：式中f(X)称为目标函数(或求它的极小，或求它的极大)，si(X)称为不等式约束，hj(X)称为等式约束。

化过程就是优选X，使目标函数达到最优值。

2.牛顿法2.1简介1）解决的是无约束非线性规划问题；2）是求解函数极值的一种方法；3）是一种函数逼近法。

2.2 原理和步骤3. 最速下降法（梯度法）3.1最速下降法简介1）解决的是无约束非线性规划问题；2）是求解函数极值的一种方法；3）沿函数在该点处目标函数下降最快的方向作为搜索方向；3.2 最速下降法算法原理和步骤4. 模式搜索法(步长加速法)4.1 简介1）解决的是无约束非线性规划问题；2）不需要求目标函数的导数，所以在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。

3）模式搜索法每一次迭代都是交替进行轴向移动和模式移动。

轴向移动的目的是探测有利的下降方向，而模式移动的目的则是沿着有利方向加速移动。

4.2模式搜索法步骤5.评价函数法5.1 简介评价函数法是求解多目标优化问题中的一种主要方法。

在许多实际问题中，衡量一个方案的好坏标准往往不止一个，多目标最优化的数学描述如下：min (f_1(x),f_2(x),...,f_k(x))s.t. g(x)<=0传统的多目标优化方法本质是将多目标优化中的各分目标函数，经处理或数学变换，转变成一个单目标函数，然后采用单目标优化技术求解。

常用的方法有“线性加权和法”、“极大极小法”、“理想点法”。

选取其中一种线性加权求合法介绍。

5.2 线性加权求合法6. 遗传算法智能优化方法是通过计算机学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，进而达到优化的一种方法，主要有人工神经网络法，遗传算法和模拟退火法等。