基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

粒子群混合算法在变导向器面积计算中的应用

求解非线性方程组经典方法具有严格的局部收敛性;粒子群等进化算法解决了全局收敛的问题,但计算效率偏低,存在最优解不稳定的问题。结合经典Newton-Raphson法的超线性收敛速度和粒子群算法全局收敛能力的粒子群混合算法具备2类算法的优点。在迭代初期采用粒子群算法获得的近似全局解作为Newton-Raphson算法的初始值,以确定高精度的解。利用粒子群混合算法在发动机变导向器面积的大偏离计算中获得了较好的收敛效果,解决了常规Newton-Raphson法不收敛的问题。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

改进粒子群优化算法在亚轨道飞行器固液混合发动机设计中的应用

针对粒子群优化算法在求解多维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出了动态目标粒子群优化算法,通过分析寻优过程中粒子与个体最优位置和全局最优位置之间存在的位置关系,建立了新的速度更新公式.最后,应用该算法对某型号亚轨道飞行器固液混合发动机进行了优化设计.仿真结果表明,改进算法搜索能力强、收敛速度快,能有效解决此类问题,可为亚轨道飞行器的发动机优化设计提供理论参考.      

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。     

一种混合粒子群优化算法在翼型设计中的应用

提出了一种分层交换差分粒子群优化算法。作为一种混合算法,将粒子群优化算法与差分进化算法有机地结合了起来,使得粒子种群和差分种群分层交换,共享最优信息,加快了收敛速度,降低了陷入局部最优的风险,函数测试结果表现出算法具有更好的寻优性能。将算法应用到翼型设计之中,取得了良好的优化效果。     

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。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于社会模型改进粒子群算法的翼型优化设计

为了解决粒子群算法在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法优化过程中引入鱼类的聚群行为,发展了一种基于社会模型的改进粒子群算法。算法以粒子可视范围的不同用法为基础,提出了两种不同的优化策略,同时探讨了种群规模等参数对算法性能的影响,并通过函数测试结果证明了两种优化策略的有效性和不同的优化特性。将改进的优化算法应用在翼型的气动优化中,显著改善了翼型气动特性,提高了算法的全局搜索能力,取得了良好的优化效果。     

基于QPSO算法的压气机特性代理模型优化

考虑到小样本特性数据情况下进行部件特性数据的二维线性插值精度低,提出一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法的压气机特性代理模型优化方法。针对原始Kriging模型对其相关模型参数的初始值极度敏感以及易限于局部最优解的缺陷,利用QPSO算法对Kriging的相关模型参数进行全局寻优,克服了基于梯度的模式搜索法对于参数初始值的依赖,经测试该方法具有较好的效率以及稳定性。将该优化模型扩展应用于低压压气机特性代理模型建立与重构。经验证,在小样本特性数据下,基于QPSO的压气机特性Kriging模型仍具有较高精度,应用前景可观。     

基于粒子群优化的航路规划算法研究与仿真

文章将粒子群优化方法应用于飞机低空突防航路规划技术研究,提出了利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,并在适应度函数设计巾加入处罚函数,使该方法得到的飞行航线严格经过起始点和目标点,而且满足飞机的机动性能要求,以及起始航向角与目标进入角的要求。仿真结果表明,所用方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

基于PSO算法的舰载机舰面布放调度方法研究

基于智能粒子群(PSO)算法对戴高乐航母舰载机舰面布放调度问题的解决方法进行了研究。首先,分析了舰载机舰面布放调度的必备条件,包括设置舰面战位;测量计算舰载机由各个停机战位分别到2个准备战位的近似移动距离;分析了舰载机正常的出动流程;设计了不同数量舰载机的出动时间计算公式等。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,分析PSO算法本身的特点、优点,给出其用于解决舰载机舰面布放调度问题的可行性,并具体分析了解决思路。最后,通过编制程序对该解决方法予以实现。实验结果表明,基于PSO算法的舰载机舰面布放调度问题解决方法是可行的,与实际要求也基本一致。     

多植保无人机协同路径规划

为实现多植保无人机（UAVs）协同作业，并提高作业效率，提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）的多植保无人机协同路径规划算法。根据作业区域的形状面积和植保UAV的作业参数划分各架UAV作业区域，采用栅格法生成各区域全覆盖作业航线。以各架植保UAV各架次植保作业距离为算法寻优变量，在确保各架UAV补给时间满足间隔分布约束条件下，综合考虑补给总次数、返航补给总时间、总耗时和最小补给时间间隔4项因素，并构成目标函数，通过采用改进PSO算法，实现了对各UAV返航顺序和返航点位置的寻优。仿真分析结果表明，相较于最大作业距离规划和最小返航距离规划，本文提出的规划算法表现出了较优的性能和较好的作业区域适应性，证实了其有效性和实用性。     

基于LabView的陀螺加矩电路测试方法

介绍了惯性平台系统陀螺加矩电路工作原理和基于NI公司LabView平台开发测试系统方法.充分利用LabView软件平台在自动化测试领域的优势,结合具有可编程FPGA板卡和7位半万用表板卡,针对陀螺加矩电路设计了自动化陀螺加矩电路数字并行总线控制、粗加矩电路功能测试和精加矩恒流输出稳定性测试方案,并通过实验验证了以上方案的正确性和有效性,提高了陀螺加矩电路板测试效率.     

基于动态时差和粒子群算法的导弹技术保障人力资源优化配置方法

针对导弹技术保障中人力资源使用大起大落现象,将粒子群算法运用到网络计划的资源均衡优化中。研究了资源均衡优化问题的评价模型,引入了基于动态时差的优化方法,提出了基于粒子群算法的资源均衡优化方法,选取了一个算例进行了实例验算,验证了该方法在导弹技术保障人力资源优化配置中的可行性和有效性。     

粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用

对粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用进行了探讨,首先,介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了网络计划中工期固定一资源均衡优化问题的优化目标和数学模型;然后,详细介绍了粒子群优化算法实现网络计划资源优化的算法流程及其编程实现,对典型网络计划进行优化的结果表明粒子群算法可以较好地实现网络计划资源优化。     

一种大椭圆轨道卫星星历预报方法

针对大偏心率轨道长时间星历预报,稠密输出星历的低效率问题,提出了一种新的星历预报方法。该方法通过建立卫星摄动力模型,对卫星运动方程进行数值积分来获取卫星星历。该方法的轨道积分器以标准的8阶Adams-Cowell多步法为基础,针对大偏心率轨道的特性,在一个轨道周期的不同时段内采用不同的积分步长,同时引入了用于生成小间隔等间距卫星星历的插值公式。该方法降低了卫星运动方程右函数的计算次数,尤其适用于需要稠密输出卫星星历的情况。以STK(Satellite Tool Kit,卫星工具包)的HPOP(High Precision Orbit Propagator,高精度轨道预报)模型为验证基准,通过数学仿真校验了该方法的有效性和精度。算例表明,该方法在预报精度损失很小的情况下,计算时间远小于标准的多步法和HPOP模型。     

基于QSS的自适应多步校正算法及其在柔性航天器动力学中的应用

量化状态系统（QSS）算法是一种基于状态变量离散化的数值积分方法,该方法与基于时间离散的传统方法显著不同,QSS通过计算状态变量每次跃迁所需的时间来推进下一步的积分。在求解非刚性常微分方程时,QSS算法比传统算法更具优势,但它不适合求解刚性问题。为此提出一种基于QSS的自适应多步校正算法（AMCQSS）,该算法以QSS为基础、结合隐式多步法思想,在计算过程中可以自适应选择二步法或三步法,以有效提高求解刚性问题的精度和效率。通过对柔性航天器动力学的仿真求解,验证了算法的可行性。将该算法与ODE23tb、ODE15s、ODE45以及QSS等算法进行对比,结果表明AMCQSS算法既能保证求解的效率及精度,又具有较好的收敛性和稳定性。     

基于PSO算法的航空发动机起动燃油控制

针对航空发动机起动过程燃油流量优化控制的实时性要求, 提出一种新的航空发动机起动燃油控制方法——基于粒子群优化（PSO）算法的非线性预测控制.该方法在建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型的基础上, 运用PSO算法实现其滚动优化功能.经实例验证, 燃油流量经过PSO算法优化控制后, 高低压转子转速的超调量减小, 并且其稳定的时间比没有经过优化控制的要快上56 s.由仿真结果可知, 该方法可以用于航空发动机起动过程燃油控制, 当给定的约束条件足够精确时, 能以较高的精度计算出最佳供油规律.      

基于潜在冲突的交叉点航路构型研究

航路交叉点的承载能力是决定航路容量的关键因素,而研究交叉点的潜在冲突与航路构型是提高交叉点容量的有效方法.首先根据国内现有几大主要航路构型的运行现状,提出构型存在的主要问题并加以总结.然后建立基于影响航段的交叉航路冲突模型,分别讨论了航路交角、航班流率、安全间隔3方面对平均冲突数的影响.最后比较分流法和降维法两种扩容方法,通过容量模型和数值分析计算,把三维交叉航路降为二维简单交叉航路,把"米"字型航路改为"井"字型航路,验证了降维法更具有可行性.研究表明,"井"字型航路可以增大航路网的现有容量,是提高空域利用率和运行效率的有效方法.