引入平均最好位置的量子粒子群算法及在航空发动机非线性模型求解中的应用

为改善粒子群算法的全局搜索能力和计算精度,在标准粒子群算法和量子理论的基础上,将平均最好位置引入粒子的状态更新过程,提出了1种基于量子行为改进的粒子群算法及不同的收缩-扩张因子取值策略.采用该量子粒子群算法对建立的典型双轴涡扇发动机部件级非线性模型进行了求解,结果表明:分段线性递减收缩-扩张因子适用于复杂的航空发动机隐式模型,其收敛效率和精度都较高,具有一定的工程应用价值.     

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。     

单斜热丝测量三维速度场算法研究

单斜热丝技术测量三维速度场的精度,取决于能否在较大速度和角度范围内,准确有效地反映有效速度与气流大小和方向的关系.在分析最小二乘、L-M算法拟合测量数据不足的基础上,采用粒子群优化算法求解测量数据,有效解决了热线旋转角度不确定性问题,避免了实际测量计算时重新引入热线方向性误差.同时,通过动态调整惯性权重因子及引入变异因子,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值的缺点.本文发展的单斜热丝测量三维速度场的试验数据确定方法,经压气机转子出口流场测试试验表明,该算法精度较高.     

基于测量方案的光电经纬仪布站优化模型

高精度实时外测数据是实施安全控制和数字引导的重要信息源,而布站几何对外测系统的精度有重要影响。为提高光电经纬仪的实时弹道解算精度,本文提出一种基于测量方案的布站优化模型。通过直接建立实时测量方案和布站模型之间的关系,提高实时测量精度和减小方案间的精度差异。采用高效的多目标寻优算法获得了最佳布站方案。常规布站优化模型结果比较,该优化模型的实用性强,能够显著提高实时弹道的解算精度。     

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。     

导航增强伪卫星时间同步技术与精度分析

以导航增强为背景,总结归纳了伪卫星工程应用中面临的四大技术难点:时间同步技术、星历编排广播技术、多路径效应和远近效应,并重点对时间同步技术进行了研究.伪卫星作为现有导航星座的补充卫星,一方面改善了星座的几何分布,而另一方面由于授时和时间维持能力有限,又会在原有测距误差的基础上引入新的误差.因此,在伪卫星引入时,需要定量地分析授时精度与几何分布两者之间的关系.通过将授时误差等效为系统误差,给出了在导航增强条件下的伪卫星授时精度要求不等式,该不等式受到伪卫星引入前后精度因子PDOP0和PDOP1以及用户测距误差标准差σUERE的影响;定量给出了伪卫星授时精度要求的性能要求,当授时精度满足不等式要求时,导航增强系统才能提高用户定位/授时精度.     

基于模拟退火的改进粒子群算法研究及应用

为加快粒子群算法效率,跳出局部最优陷阱,得到高精度最优解,文章提出了基于模拟退火的带收缩因子的粒子群混合算法(SACPSO)。首先,对混合优化算法进行了分析;然后,对混合算法进行函数数值仿真;最后,将SACPSO算法应用于PID参数整定问题。结果表明,改进粒子群算法的稳定性和搜索精度有了明显提高,收敛速度明显加快;在PID参数整定应用上,同传统方法相比,系统稳定,收敛性能好。     

基于动态因子的粒子群算法在航路规划中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)因其实现容易、精度高、调整参数少、收敛速度快等优点而在解决优化问题中得到了广泛的应用。分析了惯性权值及加速度因子对粒子群算法优化性能的影响,进而提出改进粒子群算法的方法:线性或非线性动态调整惯性因子,从而有效地提高算法的搜索能力;进行了仿真实验,仿真结果表明改进后的算法在全局搜优的速率与精度方面均有明显提高。     

BRT和CEI技术用于数据中继卫星测定轨的分析比较

利用BRT(双边距离转发)系统对地球同步卫星进行测轨是一种传统的方法,在布站基线数千公里,测量精度3-5m的前提下,卫星的空间位置精度可达100m以内。如果由于地理条件的限制,不利于长基线布站,可考虑采用一种适用于短基线(几十公里)布站的CEI(实连站干涉)高精度测量系统。分析计算表明,要达到BRT同样的卫星空间位置测定轨精度,CEI需要10cm级的距离差测量精度(相当于μmd量级的测角精度),而且需要优于1ns的主副站时钟同步精度。     

基于分布式粒子群算法的翼型优化设计

采用求解N-S方程作为优化算法中的CFD分析方法,基于标准粒子群优化算法(PSO),将其与遗传算法中的选择机制相结合,形成了一种改进的基于自然选择的粒子群算法(SELPSO),以提高算法的求解精度和改善算法的全局收敛性。为改善串行粒子群算法效率低,耗机时等缺点,文中将分布式计算引入到优化设计过程中,实现了基于分布式粒子群算法的翼型设计优化系统,设计实践表明,文中发展的优化算法对优化设计系统质量和效率都有着大幅度的提高,在工程中具有很好的实用价值。