遗传算法在固体发动机结构可靠性计算中的应用

通过对偶遗传算法及采用实数编码技术、交叉概率Pc和变异概率Pm的自适应调整，同时嵌套快速梯度运算，不仅加快了搜索，提高了收敛速度，且明显地改善了定位精度，有效地避免了求解有约束的非线性优化问题时采用惩罚函数法所存在的问题。用此方法计算了受极限状态方程约束的固体火箭发动机结构可靠性指标β，算例表明该处对计算结构可靠性指标β非常有效。     

基于遗传算法和神经网络的梁板结构可靠性优化

基于结构系统静强度可靠性分析、神经网络和遗传算法,对空间梁板结构系统进行了可靠性分析和基于可靠性的优化设计。结构可靠性分析中,给出了安全余量以及安全余量对各变量敏度的显性表达式,便于各安全余量间相关性计算和可靠性计算精度提高。结构优化中,用神经网络和遗传算法,每代遗传操作中只需用传统方法计算1次结构系统可靠性指标,将该代最优解对应的数据加入神经网络的训练样本,从训练样本中删除最次样本,使训练样本不断处于更新状态。数值算例表明：该法收敛平稳、用时较少,具较好的收敛性和较高的计算效率。     

遗传算法在多目标干扰中的应用

为了解决多目标干扰中多参数波形优化设计,在标准遗传算法的基础上,对交叉、变异概率做自适应处理,提出一种基于二进制编码的自适应遗传算法。改进后的自适应遗传算法不仅解决了多参数波形优化中需考虑参数过多、高维、无约束条件、无法用常规方法得到理想波形的问题,而且与标准遗传算法以及未做自适应处理的改进遗传算法相比,在算法的收敛性方面和全局搜索方面都有了提高。仿真实验证明该算法的有效性和正确性。     

集群航天器鲁棒自适应快速任务分配

针对集群航天器协同观测任务分配问题，提出一种基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略。为提高燃料消耗指标的计算效率，利用深度神经网络直接预测连续推力转移轨迹的燃料消耗，避免在线规划相对运动轨迹。通过构造虚拟收益矩阵和分配向量使得拍卖算法适用于航天器数与任务数目不一致的分配问题。为提高拍卖算法的收敛速度，提出报价增量自适应调整策略。考虑到通信失联、航天器故障等不确定因素，通过在线调整故障航天器的收益和报价矩阵以提高算法鲁棒性。数值仿真表明深度神经网络对燃料消耗指标预测精度高，基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略可在保持计算精度的同时，将计算效率提升约两个数量级。     

基于混沌优化自适应遗传算法的数据关联求解

通过判断目标量测值和运动状态之间的最优对应关系,将数据关联问题描述为一类约束组合优化问题,采用混沌优化自适应遗传算法来求解数据关联问题,仿真结果表明,这种算法具有很高的关联成功率;此外,分别采用自适应遗传算法、混沌优化算法以及混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题,结果表明,混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题的最优率明显高于其他2种方法,且其收敛速度也明显快于单独使用自适应遗传算法或混沌优化算法。     

最佳矢量与遗传算法在结构系统可靠性优化中的应用

利用目标函数和约束函数的梯度信息,给出了基于结构可靠性的最佳矢量优化方法,其具有较强的局部搜索能力、收敛快等特点,并结合遗传算法较强的全局搜索能力构造了基于最佳矢量优化方法和遗传算法的混合算法。该方法结合了二者的各自的特点,使两种算法的搜索能力得到了相互补充,祢补了各自的弱点。结合算例表明,应用该方法所得的优化结果好于单独使用最佳矢量优化方法或单独使用遗传算法所得的优化结果,该方法是一种优化能力、效率较高的优化方法。     

再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题，应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题，提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解，该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构，只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律，其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器，并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高，收敛速度更快，并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。     

敏捷成像卫星调度的改进量子遗传算法

针对敏捷成像卫星调度问题中解空间大，选择任务的搜索空间和确定任务观测时间的搜索空间分别是离散域和连续域的难题。建立了多种决策变量混合的敏捷成像卫星调度模型，提出一种改进的量子遗传算法对其求解，改进的量子遗传算法采用二进制与实数杂合的编码方式，降低染色体的基因位编码数目，提高了搜索效率，有效适应了敏捷成像卫星调度问题中离散与连续混合的解空间；以杂合编码为基础，设计对应的观测函数将敏捷成像卫星调度问题的解映射到相位空间，从而将量子优化机制引入敏捷成像卫星调度问题中，利用量子遗传算法在相位空间搜索的特性解决敏捷成像卫星解空间大、解空间离散与连续并存的问题。最后，通过不同规模的仿真校验对算法的调度效果进行测试和分析。结果表明，所提改进的量子遗传算法在收敛速度和方案收益方面都有较好的表现，能够满足敏捷成像卫星调度的需要。     

自适应光学技术在欧美激光通信地面站应用现状

自适应光学技术是提高激光通信地面站单模光纤耦合效率、增加接收信号信噪比、提升激光通信可靠性的一种重要手段。对欧美将自适应光学技术应用于激光通信地面站的情况进行了详细阐述与分析，主要内容包括自适应光学系统的组成、参数和部分实验结果，为激光通信地面站及其自适应光学系统的设计提供有益的参考。     

基于HHGA-RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测研究

针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收敛速度和避免早熟现象的出现。搭建了复合材料结构健康监测实验系统,并将实验模态分析结果归一化后送入训练好的ＲＢＦ神经网络进行预测,实现了对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度的辨识仿真。结果表明基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络(HHGAkRBF)收敛速度快,鲁棒性好,精度高。     

深空大规模天线阵布局优化方法研究

由大量廉价的小型反射面天线组成阵列对航天器进行跟踪通信是未来深空测控网发展 的一条新思路。提出一种改进的遗传算法对大规模小天线阵列地理布局进行优化,提高天线 阵列的测控性能。首先分析了布局优化的约束条件,然后以最小化旁瓣电平为目标,建立了 优化模型。分析了Kogan梯度算法和常规遗传算法的局限性,最后给出了改进遗传算法的优 化流程。仿真结果表明,改进的遗传算法不但具有高的优化效率,还可应用于阵列布局的多 目标优化。
     

基于自适应遗传算法的飞行器气动参数辨识

为了克服传统辨识算法的缺点，把自适应遗传算法作为辨识算法，进行飞行器的非线性气动参数的最大似然仿真辨识。在仿真辨识中，加入了零均值高斯分布的随机观测噪声。辨识结果比较满意，表明白适应遗传算法具有良好的优化性能，是进行气动参数辨识的一种实用的辨识算法。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

Membrane structure active flatness control using genetic algorithm with online objective reweighting

This paper presents experimental studies on active flatness control of a membrane structure using genetic algorithm (GA). Different from the previous algorithms with a single objective function, a genetic algorithm with online objective reweighting capability is proposed here. This genetic algorithm implements an objective function that re-weights its objective online and the objective function is the flatness plus tension. The goal of the reweighting genetic algorithm is to allow for a computationally efficient method by which membrane wrinkling can be reduced, while maintaining a consideration for control authority. Experiments are conducted on our membrane test facility with two implementations: a static mutation rate and an adaptive mutation rate. The experimental results show that the proposed genetic algorithm is able to converge on flatness while reducing the total amount of tension required.     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。     

Laser radar based relative navigation using improved adaptive Huber filter

An improved adaptive Huber filter algorithm is proposed to model error and measurement noise uncertainty in this work. The adaptive algorithm for model error is obtained by using an upper bound for the state prediction covariance matrix with augment of chi-square statistical hypothesis test in case of filter deteriorated by wrong residual information. The measurement noise is estimated at each filter step by minimizing a criterion function which was original from Huber filter. A recursive algorithm is provided for solving the criterion function. The proposed adaptive filter algorithm was successfully implemented in radar navigation system for spacecraft formation flying in high earth orbits with real orbit perturbations and non-Gaussian random measurement error. Simulation results indicated that the proposed adaptive filter performed better in robustness and accuracy compared with previous adaptive algorithms.     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

AOS空间通信系统中自适应帧生成算法

针对泊松流模型已经不再适合日益复杂的研究空间通信系统中帧生成算法的问题，在自相似流量模型下，对AOS空间通信系统中的帧生成算法的性能进行研究。通过严格的理论分析，给出自适应帧生成算法在有限缓存下的缓存溢出概率以及复用效率计算公式。通过将自适应帧生成算法分解为高效率算法与等时算法的叠加，得到平均包时延的计算公式。理论分析与仿真结果校验了计算公式的正确性。得出在有限缓存下，不能依靠无限增大缓存容量达到降低溢出概率，适当选择门限值和控制帧提取时间，可以有效提高该算法性能的结论，为空间通信系统的实际应用提供理论支持。