基于滚动时域控制的多路径进场航班排序优化

进场航班排序优化是提高进场航班着落效率、减少航班延误的有效方法。基于此，以最大化着落效率为目标，结合多跑道、多航路选择，考虑实际航路点限制，提出了多路径多跑道一体化进场航班排序优化混合整数规划模型。为解决大规模航班排序计算的实时性问题，提出了多航路点滚动时域控制算法。以广州白云国际机场终端区为实例进行验证，采用实际进场航班数据开展计算实验，在尾流安全间隔上，采用RECAT-CN运行标准，计算结果表明：小规模航班架次时（23架），所提模型最大降落时间比先到先服务方法提前55 s，比未优化时提前271 s；大规模航班架次时（104架），仅靠求解器在3 600 s内未找到可行解，所提算法在128.65 s找到解。所提模型和算法有效，可应用于实际航班排序优化。     

三维真实地形环境下无人机救援航路规划方法

利用无人机(UAV)的三维飞行能力,采用优化方法规划路径,能够使其在救援任务中比地面车辆以更短的时间到达救援区域,提高救援效率.针对真实的地理环境,根据无人机约束采用均匀化网格方法进行地形建模,之后根据地形数据的特点设计适合数学计算与求解的数据结构.最后设计了包含偏离代价、高度代价、地形跟随/回避代价、威胁代价和安全距离代价的综合性能指标函数,并采用航路点交叉和网格搜索代替航路点搜索的方法,对蚁群算法进行改进完成航路规划.仿真结果表明:本文方法能够直接处理三维地形数据,在保持地貌的前提下,完成了无人机的三维航路规划任务,得到满足无人机约束的三维最优航路,提高了航路规划方法的实用价值.      

基于图像骨架和贪婪算法的无人机航路规划

针对无人机在执行低空突防任务时最大生存概率以及自身飞行约束的要求,对传统的人工势场法进行改进,提出基于图像骨架和贪婪算法的航路规划方法.对可飞区域提取图像骨架生成赋权图,采用Dijkstra方法搜索最小代价路径实现航路初规划;提出了曲率可控的贪婪算法对初规划结果进行优化,使最终的路径同时满足最小转弯半径和最短航程的要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

基于拟态电势能的飞行器航路规划方法

航路规划是现代各类飞行器,特别是无人机（UAV）安全飞行和完成任务的关键要素。对于复杂威胁环境和高维空间的航路规划问题,传统规划方法在规划速度、航路安全性、算法适用性等方面存在一定的应用局限。分析了电荷在电场中移动引起电势能变化的特点规律及电势场分布特性,模拟电势场理论对飞行环境进行威胁建模,建立基于电势威胁场引导的航路节点概率选择机制及安全性评价准则。在此基础上,构建基于拟态电势能的随机采点扩展式航路规划方法。通过与传统航路规划方法的对比仿真实验表明,运用拟态电势能进行航路规划,能够显著缩短路径长度和计算时间,提高规划航路的安全性,对于航路规划的应用很有价值。      

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

空基伪卫星组网部署的航路规划算法

针对以临近空间飞艇为平台的空基伪卫星组网问题,提出了一种空基伪卫星从初始位置到目标位置进行组网部署的航路规划算法。首先,通过梳理空基伪卫星组网的性能指标,设计了基于距离和几何精度因子（GDOP）的航路规划代价函数;然后,对航路规划的约束条件进行了分析,在稀疏A*算法的基础上,设计了距离代价和GDOP代价权重可自适应调整的空基伪卫星航路规划算法,并对规划出的航路采用Dubins曲线进行平滑;最后,通过仿真实验,对提出的航路规划算法进行了验证。仿真实验结果表明,航路规划算法在GDOP较恶劣的情况下,能够有效地在后续的航路规划中降低GDOP代价,提高用户定位精度;而在GDOP较为良好时,则可以增加距离代价的权重,在航路规划时使伪卫星尽快向目标位置收敛,减少时间消耗。      

基于动态流体扰动原理的三维滚动航路规划

针对复杂环境中存在运动目标、移动威胁与突发威胁等多种情况,将动态流体扰动算法与滚动优化策略相结合,进行无人机(UAV)三维动态航路规划.基于移动目标运动信息与威胁运动信息引入相对初始流场,用扰动矩阵量化表示障碍物或威胁对相对初始流场的扰动影响,计算相对扰动流场,进而得到实际流场流线即无人机规划航路.充分利用实时环境信息,综合考虑未来运动态势,在有限时域内采用动态流体扰动算法规划出可选航路,然后构建目标函数,滚动优化反应系数,实现在线航路规划.仿真结果表明,该算法能较好地适用于复杂动态环境.      

基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化

对基于Pareto最优概念的非劣性分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进，与区域覆盖卫星星座的多目标优化设计相结合，提出基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化设计方法，并利用多属性决策中的字典序法，根据目标的重要程度，在得到的Pareto解中进行选择．最后，利用STK和Matlab工具对遥感卫星星座进行了仿真，仿真结果表明该算法可以找到多个Pareto解，避免了传统的多目标优化求解方法的权值选择问题，并且比简单遗传算法具有更好的灵活性，从而解决了多目标优化的星座设计问题。     

高超声速再入飞行器气动布局多目标优化

气动布局的多目标优化是飞行器设计中的关键技术。提出一种新的高超声速再入飞行器气动外形参数的多目标优化方法,证明外形优化对高超声速流下飞行器性能的影响。通过实例仿真对飞行器所受阻力和升力对制导性能影响进行详细验证分析,将飞行器落点圆概率偏差、末速大于500 m/s的占比、最大飞行过载小于60g的占比这3个性能指标作为优化目标,将升力特性作为中间参数,将气动布局优化问题分解为2个子问题,通过基于搜索算法的升力特性优化和基于改进的模拟退火算法的外形参数优化,减少优化计算时间、提升计算效率、实现对飞行器主体和襟翼的气动布局优化、获得高超声速流下的最佳飞行器外形。仿真结果表明：在确定的约束条件下,优化算法增加了飞行器在超音速流下的气动升力,有效提高了升阻比。在不影响最大飞行过载的前提下,优化后的飞行器表现出更高的气动性能,显著提升了命中精度,同时末速也满足指标要求,制导系统性能得到有效改善。     

基于速度障碍法的飞行冲突解脱与恢复策略

针对飞行中的冲突解脱和航迹恢复问题,在速度障碍法模型的基础上提出了一种几何优化的方法,并对这个问题进行了严格的数学描述。首先根据飞机之间的相对位置和速度关系,确定其冲突类型,以及是否满足各解脱策略的条件,选取相应的解脱策略,待冲突解脱完成后,飞机恢复至原航线飞行。然后通过几何分析,理论推导,该模型能够有效解决飞行冲突,并且具体给出冲突解脱和航迹恢复的位置。最后在仿真中,所提方法根据不同场景能够自主选择冲突解脱策略,结果显示该方法简单高效,并且在航迹恢复过程中不引入新的飞行冲突。      

卫星天线复合材料框架的铺层优化设计

为了改善卫星天线复合材料框架的结构动力学性能,提出了一种针对卫星天线框架复合材料铺层的两阶段优化设计方法。阶段Ⅰ以各铺层的角度为设计变量进行铺层顺序优化,框架基频的最大化为优化目标,铺层数的最大值为约束条件。其中设计变量用一种多进制码来表示,并将多进制码映射为连续变量,应用粒子群优化(PSO)算法对阶段Ⅰ优化模型进行求解。在阶段Ⅰ优化结果的基础上,阶段Ⅱ主要是优化复合材料的层数,以基频最大化与质量最小化为优化目标建立多目标拓扑优化模型,应用第2代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解。为了验证该方法的有效性,对某大型卫星天线复合材料框架进行优化设计,结果表明:该方法能有效地减小天线板复合材料框架的质量,并提高基频。     

基于PSO-BP神经网络的平流层风场短期快速预测

平流层风场环境对临近空间低速飞行器驻空飞行性能有重要影响。研究了基于PSO-BP神经网络的平流层区域风场建模与快速预测方法,根据历史风场数据,采用主成分分析法对数据进行降维处理,通过BP神经网络对风场进行预测建模,利用粒子群优化（PSO）算法对其进行优化,采用Biharmonic样条曲面插值方法构建区域预测风场。以南海地区5年历史风场为对象,对比分析了基于BP神经网络和基于PSO-BP神经网络的风场预测模型,结果表明:使用具有全局寻优特性的PSO算法改进BP神经网络,能够有效避免传统BP神经网络易陷入局部最优的缺点,提高预测精度;通过结合PSO-BP神经网络预测与Biharmonic样条曲面插值,可实现区域风场的预测。研究结果可为临近空间低速飞行器的轨迹规划与区域驻留等任务的高精度区域快速预报风场提供解决途径。      

近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题，提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息，建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型，实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作，建立轨迹预测模型，实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹，考虑飞行性能约束，采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引，克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题，具备较好的实时性和优化性。      

基于约束优化的舰艇区域防空作战能力需求生成

作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。      

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础,需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求,但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计.针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题,提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法.首先,推导了含参数不确定性的系统动力学模型;然后,给出了差分粒子群优化算法的定义...     

基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法

余度设计是飞行管理系统研制过程中提升其安全性的主要手段之一。针对余度设计受制造预算(经济性)与使用阶段维修保障资源消耗(可靠性)的制约问题,基于飞行管理系统的安全性、基本可靠性及经济性数学模型,利用改进后适用于整数优化的遗传算法,提出了一种以安全性为目标、基本可靠性与经济性为约束的余度配置优化方法,并以实例说明其适用于较为复杂系统的余度配置优化。经过敏感性分析发现,安全性指标最优值随着基本可靠性约束下限的提高而降低,随着经济性约束上限的增加而增加。2种约束条件对优化目标竞争约束,在同一时刻只有1种约束条件起主要约束作用。     

航线联营下基于转运的飞机航线路径优化

为解决航空运输成本高,运输资源闲置、浪费多的问题,对航线联营下基于转运的飞机航线路径优化问题进行研究。基于货物转运问题,考虑联盟对运营的影响,引入航空联盟选择概率,确定转运前后航段运输的承运及托运问题,并考虑托运运输的衔接问题。由于航空网络中双机场容量限制,运行中全货机飞行时段及空域容量的限制,以总成本最小化为目标,建立了航线联营下基于转运的航线路径优化模型（T-AAAFRP）。设计了改进的遗传算法求解模型。通过实例分析,研究选址和路径优化问题。研究结果表明：设计的算法具有较高的收敛性;转运点数量变化的过程中,双机场城市总被选择作为转运点;需求量、飞机固定成本的变化对优化决策有较大影响;飞机载重量、联盟承运与托运的分摊系数、决策者风险偏好的变化对优化决策有较小影响;总体上转运点数量越多,所承担的总成本越小,使用的飞机数量越少。