基于粒子群算法的飞机总体参数优化

 现有的飞机总体参数优化方法在效率和适应性上存在不足。考虑到粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,它对不同复杂约束条件下的多目标优化问题较常规方法更具简便性和适用性。因此,提出了使用非数值计算的粒子群算法来改进飞机总体参数优化效率。详细研究了粒子群算法在飞机总体参数优化上的应用方法,并着重于3个方面：①以航程、商载和起降距离为优化目标的粒子群算法构建;②粒子群算法中因子的自适应修正方法;③基于粒子群算法的飞机总体参数优化流程。计算结果与文献结果相比具有较好的一致性和合理性,所提出的方法可有效地应用于飞机总体参数优化。     

资源约束项目调度问题的粒子群优化算法求解

介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型,提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化,优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

基于改进粒子群算法的机场多航班多服务调度策略

机场加油、行李和配餐等多项地面服务是航班正常运行的关键,也是机场大面积航班延误快速恢复过程重点考虑的问题.在对多航班多服务调度目标和约束条件分析的基础上,提出了多航班多服务调度模型,定义了粒子的二维表示方法,设计了一种改进粒子群算法来生成航班调度方案,并针对国内某机场的航班数据进行了仿真实验,结果表明,该算法与基本粒子群算法、进化策略相比,有明显优势,可极大地提高多航班多服务调度水平和机场地面服务效率.     

基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法

针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。     

基于二次优化的空间碎片多目标交会方案

针对空间碎片多目标交会轨迹设计问题的复杂性,提出一种利用分支定界法进行总体设计和改进粒子群算法进行二次优化的轨迹优化方法。通过碎片状态矩阵的建立和时间网格的划分,将多目标的交会问题转化为整数规划问题,利用分支定界法对总体交会顺序进行第一次优化。在此基础上,以交会时间和等待时间为优化参数,利用改进梯度粒子群算法对具体的单目标交会轨道问题进行第二次优化。仿真结果表明,飞行器与碎片的相对位置和相对速度误差满足精度要求,验证了多目标交会方案的有效性。     

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.     

飞机飞行控制系统参数多目标优化设计研究

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

基于改进PSO的飞行控制律参数多目标优化方法

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。     

相控阵雷达长时跟踪波束调度与波形优化策略

针对相控阵雷达多目标跟踪波束调度和波形参数优化控制的问题，本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的相控阵雷达跟踪波束调度与波形参数优化策略，该方法以无迹卡尔曼滤波（UKF）算法为基础来估计目标的状态。首先将本文的序列决策问题建模为马尔可夫决策过程，定义了资源的效费比和长期回报率，然后与当前实际跟踪误差综合考虑作为MDP的回报函数，进而给出了调度的优化模型，最后将长时决策问题转化为动态规划算法结构进行求解，并且提出了一种并行混合遗传粒子群优化算法来求解各决策时刻的最优策略。仿真结果表明了长时策略的先进性以及寻优算法的优越性，与传统的短时策略相比，跟踪精度可提高11.17%。     

改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用

为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。     

无人机参数优化自抗扰编队保持控制器设计

针对无人机编队飞行中的队形保持问题,采用结合粒子群算法的自抗扰控制技术对控制器进行设计,使响应过程具有良好的动态品质和较小的稳态误差。建立三维空间内基于相对误差的无人机编队飞行模型,并在此基础上设计了跟踪微分器、扩展状态观测器和非线性状态反馈自抗扰控制器,采用粒子群算法对控制器中部分参数进行优化整定。仿真结果表明,设计的结合粒子群算法的改进自抗扰控制器具有良好的控制性能,能以较高的精度实现无人机编队保持任务。     

多目标跟踪中自适应时间资源调度

为了提高雷达的工作效率,在改进交瓦多模型-概率数据关联(IMMPDA)跟踪算法的基础上,提出了基于灰色关联度和粒子群优化理论的自适应多目标跟踪的时间资源凋度(ATRS)算法.首先对每个跟踪目标设置不同的期望跟踪精度;然后以灰色关联度作为资源管理模型中的度冒函数和粒子群算法中的适应度甬数,来衡量各种情况下预测跟踪精度与期...     

Aerodynamic multi-objective integrated optimization based on principal component analysis

Based on improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm with principal component analysis (PCA) methodology,an efficient high-dimension multiobjective optimization method is proposed,which,as the purpose of this paper,aims to improve the convergence of Pareto front in multi-objective optimization design.The mathematical efficiency,the physical reasonableness and the reliability in dealing with redundant objectives of PCA are verified by typical DTLZ5 test function and multi-objective correlation analysis of supercritical airfoil,and the proposed method is integrated into aircraft multi-disciplinary design (AMDEsign) platform,which contains aerodynamics,stealth and structure weight analysis and optimization module.Then the proposed method is used for the multi-point integrated aerodynamic optimization of a wide-body passenger aircraft,in which the redundant objectives identified by PCA are transformed to optimization constraints,and several design methods are compared.The design results illustrate that the strategy used in this paper is sufficient and multi-point design requirements of the passenger aircraft are reached.The visualization level of non-dominant Pareto set is improved by effectively reducing the dimension without losing the primary feature of the problem.     

一种基于生物趋化的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷入局部最优的问题,把生物趋化原理引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在吸引操作而没有排斥操作的单向性,提出一种保持种群多样性的改进算法,并对其关键参数的选择进行了研究。仿真实验结果表明,与传统粒子群优化算法相比,基于生物趋化的粒子群算法对于处理复杂的多峰函数或优化问题,可显著提高算法的全局寻优性能。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.