基于DPSO-SA的低轨预警系统初始任务规划方法

为提高天基低轨预警系统在导弹跟踪任务中的效率,建立了天基低轨预警系统初始任务规划模型.该模型包含跟踪精度、任务完成率和资源松弛度等优化指标,考虑导弹跟踪中目标信息的不确定性,定义并构建了跟踪原子任务的不确定度和动态优先级.在此基础上,提出采用离散粒子群(DPSO,Discrete Particle Swarm Optimization)-模拟退火(SA,Simulated Annealing)混合优化算法求解初始任务规划模型,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力.仿真算例验证了模型的优点以及DPSO-SA混合优化算法的有效性.     

基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

4基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

一种大变形多空间域连续体结构拓扑优化方法

针对大变形非线性结构拓扑优化问题,提出了基于混合细胞自动机(HCA, Hybrid Cellular Automata)多空间域连续体结构拓扑优化方法;采用密度法,建立了单元相对密度表示的材料弹-塑性模型;以单元相对密度和应变能作为细胞自动机(CA,Cellular Automata)的状态信息,利用CA局部控制规则,修改相对密度,迭代实现各设计空间域应变能均匀分布;设计了多空间域拓扑优化HCA算法,采取多个对象同时耦合优化迭代,各自收敛策略,解决了多空间域优化迭代算法收敛稳定性问题;最后,以汽车保险杆结构横梁和支撑等两个设计空间为例,施加大变形动态载荷作用,对提出的多空间结构优化算法进行了验证,优化后结构有效地降低了碰撞作用力峰值达54％,提高了结构安全性.     

基于作战单元任务成功性的可修复备件优化

在分析作战单元任务及备件保障流程的基础上,在考虑装备系统冷备份和热备份的情况下,基于METRIC模型原理,建立了两级保障体制下的作战单元任务成功性评估模型.以备件购置费用为优化目标函数,作战单元任务成功概率为约束条件,运用边际方法给出了备件优化模型的求解方法.最后,通过实例对该方法进行了分析,优化结果符合作战单元备件配置实际情况,从而为部队装备保障指挥人员在作战单元执行任务前科学制定保障方案提供决策支持.     

翼身组合体的变可信度优化设计

基于信赖域思想,发展了一种变可信度优化设计方法组织和管理不同可信度模型,有效利用低可信度模型建立近似模型,进行优化设计,高可信度模型仅修正优化近似模型,使最终优化结果收敛到高可信度模型上.采用全位势边界层有粘无粘迭代方法作为低可信度模型,多重网格Navier-Stokes方程方法作为高可信度模型,对翼身组合体进行优化设计,优化结果表明:发展的变可信度优化方法优化效率高,且能保证优化精度,具有实际的工程应用价值.     

基于遗传算法的多学科设计优化分解方法

通过分析现有的多学科设计优化中任务分解方法(枚举法、聚类识别法和分支定界法)的特点,指出了现有方法的不足.提出了将遗传算法应用于优化任务的分解问题,给出了具体的算法描述和详细的任务分解算法流程,并分析总结给出了该算法的优点:①遗传算法对搜索空间没有任何要求,因此对函数关系矩阵(FDT,Function Dependence Table)也没有任何要求;②遗传算法是一种随机迭代方法,不需要估计初值;③遗传算法同时对一组解进行搜索,大大提高了搜索速度,在保证计算精度的基础上得到全局最优解.最后还以齿轮减速器优化问题为例,将遗传算法应用于上述问题的任务分解过程,得到了较为满意的分解结果,并从计算方案次数的角度定量地比较了所提出方法与现有方法的区别,从而证明了该方法的正确性和优越性.     

通用再入飞行器多学科协同优化设计

探讨了协同优化方法在通用再入飞行器总体优化设计中的应用以及各学科间耦合关系.对协同优化方法的流程及特点进行了分析,以通用再入飞行器总体优化设计为对象,研究如何利用协同优化方法建立此类问题的优化模型.研究结果表明协同优化方法相对多学科可行法具有较快的收敛速度,主要是由于协同优化方法中的系统级在搜索空间时受到了3个子系统级优化一致性的制约,而3个子系统级并行地对升阻比最大、质量最小、弹道设计中气动加热量最小3个主要影响射程的因素进行了优化,最终共同缩小了设计搜索空间,同时利用学科的独立性进行并行计算,从而较快地实现了迭代收敛.      

曲线合成孔径雷达迭代算法

研究了曲线合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)二维信号模型和三维信号模型,得到了曲线SAR回波信号的数学表达式.将迭代算法应用于曲线SAR, 根据最小化非线性方差准则得到了曲线SAR中RELAX估计算法代价函数,详细研究了二维RELAX估计算法和三维RELAX估计算法的每一个具体步骤,可估计出目标点的散射强度和位置.给出了递推过程,规定了收敛条件,分析了RELAX估计算法的特点和计算量,得出RELAX算法收敛速度快,计算量相对较小,收敛条件苛刻会增加RELAX算法的计算量.研究成果为应用迭代算法提取曲线SAR数据的三维信息提供了指导.     

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务，如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时，延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成，导致任务数据丢失，所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略，提高地月中继卫星的资源利用率，减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究，在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上，以最小化数据丢失量为优化目标，建立了地月中继卫星任务调度模型，并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明，基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法，是一种合理、有效的调度方法。     

分布式武器目标分配中的实时截止期分配

在分布式武器对目标的协同拦截中,作战任务往往被划分为多个子任务,为了保证任务的实时性,针对分布式武器对目标的协同拦截问题建立实时任务模型,运用分布式实时系统中的截止期分配技术,把全局作战任务的截止期转化为其包含的各子任务的截止期.建立了任务调度模型和仿真模型,对分配有截止期的子任务实施仿真调度,研究了在一定武器数量情况下,不同来袭目标数量和武器节点上本地负载所占不同比例时,各截止期分配方法保障任务实时性和完成率的能力,可为实时条件下的分布式任务协作研究提供参考.     

基于深度神经网络的多星测控调度方法

卫星规模的急剧扩大给传统多星测控调度方法带来了巨大挑战.传统调度方法面临调度时间长、任务满足度低等问题,难以适应大规模卫星调度.为此,引入了支持大数据和并行计算且具有自主学习特性的深度神经网络(DNN)算法,提出了一种基于DNN的多星测控资源调度方法.根据多星测控资源调度的特点以及DNN算法的要求,对调度过程中影响调度...     

应急任务响应时间最优的多星成像规划方法

针对优化多星应急成像任务规划的响应时间问题进行了研究。为避免优先规划应急任务对任务总收益的影响，提出一种优化应急任务响应时间的同时兼顾任务总收益的多星成像规划方法。首先，针对综合考虑应急任务和常规任务的多星成像规划特点，建立两级目标优化的约束满足模型；其次，将模型求解过程分解为任务时间窗选择和单轨动态规划两个部分，基于自适应免疫算法对时间窗选择进行优化，同时设计前向动态规划算法确定卫星单轨最优观测路径；最后，对所设计算法的性能进行了测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明本文方法能够保证应急任务响应时间最优，并同时具备较高的任务总收益，适合于求解大规模的多星成像规划问题。     

基于HTN的卫星应用任务分解方法

文章在深入分析卫星应用任务复杂性的基础上,研究了层次任务网络(HTN)方法对复杂卫星应用任务分解问题的适用性,并给出了相应的问题求解框架;深入研究了卫星应用任务需求要素预处理工作的主要内容和步骤,并在此基础上构建了卫星应用任务的域模型;最后给出了复杂任务及其分解方法的定义,采用基于HTN的方法对复杂卫星应用任务分解问题进行求解,同时给出了基于HTN的状态空间前向搜索算法。     

网络计算环境下任务调度问题研究

利用网上空闲处理机组成机群并行计算环境是快速增长的研究领域,任务调度是其中最关键性的问题之一.在基于消息传递机制的网络并行计算环境下,针对一类大粒度计算任务并行时协同同步工作问题,发展了一种新的静态调度模型,提出了调度算法,它映射一类特殊的并行程序任务到由网络上若干空闲处理机组成的机群中.研究表明该算法能减少此类并行程序的完成时间.      

多级协同项目执行中的资源冲突检测与管理

以航空航天型号工程项目为背景,针对多级协同项目中的资源冲突问题,利用基于时间约束网络的冲突检测算法实现了多级协同项目中的资源冲突检测,该算法建立了任务关系的时间约束网络模型,给出了基于模型的线性化、实例化方法和检测判据.针对资源冲突的检测结果表达及冲突信息的管理提出多视图表达方式,建立了基于UML的信息模型.基于研究结果设计开发了项目资源管理原型系统,以某航天项目任务的管理为例进行了验证,表明了研究结果的有效性.      

面向天文观测的空间科学卫星任务规划方法研究

面向天文观测的空间科学卫星任务规划是一个复杂的多目标优化问题.通过对天文观测类卫星的任务规划要素及约束条件进行抽象,建立了面向天文观测的多目标任务规划问题模型,在此基础上设计了基于NSGA-II的多目标观测任务规划算法,并通过实例进行了实验及结果分析.研究表明,该方法能够有效解决天文观测类卫星不同规模的任务规划问题.      

基于多资源负荷理论的情境意识模型与应用

结合多资源负荷理论及信息认知加工理论,在注意-情境意识(A-SA)模型和注意资源分配SA模型基础上,提出了一种新的SA量化模型。该模型中,多资源负荷作用于低层次的注意感知,初期认知资源衰减结合情境激活后内在的高层次规则可用性匹配,最终输出为个体的SA水平。为验证模型可用性,采用15名被试在不同情境下开展飞行任务模拟,并结合主观的十维度情境意识测评技术(10-D SART)和客观的飞行绩效、情境意识全面测量技术(SAGAT)以及生理测量(心电、皮电及呼吸)进行实验测评。实验分析表明,模型计算的理论值变化趋势与实验结果显著相关,提出的SA量化模型对于指导驾驶舱人机界面设计和优化飞行任务分配具有一定的参考价值。      

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。