基于地月L1点的载人登月飞行方案分析

为解决传统载人登月方案中重型运载火箭难以研制、交会对接窗口选择困难等问题,提出了符合我国现有技术条件的基于地月L1点的载人登月方案设想。基于对圆形限制性三体模型和地月三,点特性的分析,将载人登月任务划分为不同的飞行阶段,研究了载人登月任务的规模、系统组成以及各舱段的质量分配等。通过与基于环月轨道方案各参数的分析和对比,提出通过付出较小代价将基于环月轨道的载人登月方案转化为基于地月,L1点的载人登月方案的方法。结果分析表明,经方案转化,不但能充分发挥地月L1点的优势,而且在一定条件下可以使节省燃料成为可能。     

航空公司飞行机组排班问题研究

飞行机组排班是整个航空公司制定航班生产计划中的一个重要环节,是提高航空公司运营效率的关键。通过对飞行机组排班问题中飞行机组任务分配的分析,把飞行机组人员任务的分配转化为图着色,建立飞行机组排班问题的图着色模型,设计顶点着色算法来求解模型,最后将此图论算法模型应用到具体航空公司飞行机组排班的实例中。     

考虑复杂人员搭配规则的机组人员派遣问题

人员搭配规则是国内航空公司机组人员派遣问题中最复杂的一项,为优化机组排班质量,提高人员满意度,保障飞行安全,针对国内机组搭配特点,创建考虑机组人员派遣公平性的指派模型,设计基于变邻域搜索算法和模拟退火算法的混合启发式算法,以某航司客舱机组派遣月计划为例进行数据验证,结果表明,该算法在较短的时间内得到更优的解决方案,满足人员排班的现实业务要求,为解决考虑复杂人员搭配规则的机组人员派遣问题提供有效的方法,从而促进智能化机组排班产品在中国航空公司的落地。     

航班环上的飞机尾号分配问题

飞机尾号分配问题是航空公司生产运营过程中一项重要工作,其结果直接影响到航空公司的运营成本和飞行安全等。首先以飞机维修机会最大为目标建立了航班环生成模型,利用列生成算法和Floyd最短路算法的结合生成了满足3天维修计划的多维修基地航班环;其次,利用分支定界算法得到了航班环生成模型的0-1最优解;再次,采用KM算法完成了飞机与航班环的完美匹配,实现了航班环的动态分配;最后,通过对一个算例的分析,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于注意力机制的实例分割算法

实例分割作为计算机视觉领域极具挑战性的任务之一,要求在图像分类的基础上为每一个物体生成像素级别的分割掩码.业界主流方案可分为自上而下和自下而上两种范式,自上而下范式又可分为双阶段分割和单阶段分割.单阶段分割方案为了提高推断速度,往往使用全图卷积操作取代双阶段分割方案中先检测后分割的策略.然而,卷积网络的平移不变性使得同一种类的不同实例提取到的特征相似,仅靠全图卷积难以进行区分,从而导致单阶段分割方案精度下降.针对单阶段分割精度降低的问题,提出了一种注意力机制,该机制在特征图每个位置的特征向量上进行点积运算,并将运算结果作为新的特征图,同一位置点积结果最大化,不同位置点积结果最小化,以丰富特征图中不同实例的差异信息.通过注意力机制使得单阶段分割方案中的全图卷积操作能更好地区分同一种类的不同实例,从而生成高质量分割掩码.在公开数据集上进行实验,验证了所提方法的有效性.     

一种基于专家规则系统的仓储弹药调度优化方法

由于弹药调度过程中发生的突发情况，如吊车故障、人员受伤等问题的不确定性，传统数学优化方法难以完全解决。因此，提出了一种基于专家规则库的问询派发子任务方法，能很好地和数学优化算法相结合，解决了上述弹药调度过程中的不确定情况与突发情况，并且该算法具有便于计算机编程实现的优点。     

客户化的航线维修任务组合分配模型

航空公司维修能力、机队运营情况各不相同,因此,制定针对航空公司实际情况的维修方案,对于降低航线维修成本,提高航空公司的维修能力和效率意义重大。在分析航空公司实际维修能力,并充分调研机队的实际使用情况的基础上,提出了一种面向航空公司用户实际情况的航线维修任务组合分配方案的制定方法。根据维修任务固有属性及维修任务所需技术要素等因素,对维修任务进行分组打包,并以维修任务包为基本元素,结合用户维修能力与机队使用情况,建立面向用户的航线维修任务分配模型。以空客A320机型为研究对象,仿真验证该模型的可行性与合理性。采用该模型可合理地将维修任务进行组合,并按照分配模型调整维修任务计划,可降低维修费用。     

基于平面图形的典型浮标规划算法

针对海上应召反潜、检查反潜等常规任务场景以及新型浮标的使用,本文提出了基于折线阵、多直 线阵和方形覆盖阵共三种平面图形的典型浮标规划算法,通过优化设置参数和改进规划阵形生成不同的浮标布 阵方案。仿真表明该三种图形种类丰富,广泛适用于目标搜索阶段,满足应召反潜、检查反潜等常规反潜任务 场景的使用需求,相比于传统规划阵形,具有更高的目标搜索概率。     

基于MA技术的民航机组人员指派问题研究

为合理地指派民航飞行机组,根据机组所执行的勤务均衡理论,将机组指派分成机组生成和人员指派两部分完成.满足机组要求的飞行员生成一个飞行机组,同时将满足机型要求的机组安排到勤务中,通过多智能体(Multi-agent,MA)协同调度技术构成机组指派系统,实验证明并行调度技术在机组指派问题中能有效解决各个机组的勤务平衡问题,从而合理高效地进行机组指派.     

一种基于广义驾驶舱系统需求的航空电子系统需求捕获方法

传统的航空电子系统的需求捕获方法忽视机组与机器设备协助的工作情况,而导致捕获的需求与人机接口需求脱节。定义机组和机器设备组成的系统为广义驾驶舱系统。通过捕获该系统的需求,获得机组功能、航空电子系统功能、其他相关设备的需求,而后对捕获的需求进行分解和分配,以获得航空电子系统的需求。在捕获航空电子系统需求时,利用预先划分的、组成飞机任务的子任务场景对广义驾驶舱系统需求进行捕获。根据机组与机器设备分配的约束条件和规则,将所捕获的需求分配给机组和包括航空电子系统在内的机器设备,再分配给航空电子系统与其它机器设备,从而捕获包括人机协作功能需求在内的航空电子系统的需求。在描述上述方法时还初步建立了一种描述需求分解和分配的数学模型。     

基于传统遥控体制的分包遥控方案设计

针对我国现有大部分航天任务基于传统的PCM(脉冲编码调制)遥控体制,与CCSDS(空间数据系统咨询委员会)发布的上行遥控协议族标准不相符的情况,通过对分包遥控协议族和传统遥控体制的研究和分析,提出一种基于传统遥控体制下的分包遥控协议实现方案。将该方案与传统PCM遥控方案进行了对比和分析,结果表明,该方案不需要修改传统遥控体制的硬件体制,改动成本低;并且具备标准分包遥控分层、灵活、扩展性良好等优点,能够满足新一代航天器数据上行传输的需求。     

突发威胁下的无人机航迹规划算法

针对无人机在执行任务过程中遭遇突发威胁的实时航迹规划问题,提出了一种基于动态规划的无人机实时航迹规划算法。采用切线法将问题转化为多阶段决策问题,通过动态规划法求出了问题的最优解,并通过航迹切换策略对生成的航迹进行了平滑处理。通过MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该方法生成的航迹平滑、可飞,实现了无人机对突发威胁的合理规避,且满足无人机的机动性能及动力学限制,可直接应用于工程实践。     

载人航天飞行任务USB测控网优化配置解决方案

以我国载人航天飞行任务为背景，针对历次任务中USB测控网使用上出现的测站任务准备时间过长、与其他任务测站使用相冲突、测站使用效率不高等问题，在统计和分析实战任务数据的基础上，给出了一个载人航天飞行任务USB测控网优化配置的可行性方案，并提出了任务中选择测站的原则和测站配置确定流程，以期能够在今后的任务中更为合理地分配有限的USB测控网资源，提高其使用效率。     

异构MAS结构下的空天资源多阶段协同任务规划方法

利用空天资源的互补优势进行协同观测是对地观测领域的新趋势.为提高对地观测效益和多阶段观测任务的完成度,分析了空天资源协同观测任务规划问题中的观测资源异构性和多阶段观测任务分解方式的多样性.针对卫星和无人机的任务规划模型不一致的特点,建立了异构多智能体系统(MAS)多阶段协同任务规划模型,根据模型特点将问题求解分解为两个协商过程,并分别提出了基于市场模型的异构MAS多阶段协同任务规划算法和基于自适应“超级步”的资源Agent协同任务规划算法.最后,研究了该方法在空天资源联合观测中的应用情况,实验及分析结果表明该方法能够有效解决空天资源对地观测协同任务规划问题.     

无人直升机前飞-悬停过渡控制

针对无人直升机前飞-悬停过渡飞行的高精度和安全性要求,提出了一种过渡控制方案.采用自适应在线轨迹生成技术,将过渡过程划分为若干阶段,每个阶段仅采用单通道操纵形式,共同实现过渡段的任务要求.仿真结果表明,该方案能安全地实现飞行高度和飞行速度的过渡,并能够达到过渡飞行的精度要求.     

基于遗传算法的停机位分配

正调度问题考虑的是随着时间的变化,如何调度有限的资源在执行任务的同时满足特定约束。停机位分配问题就是按照一定的限制条件为进入机坪的每一架到场飞机分配停机位,限制条件包括:机型大小、停场时间、突发状况等。调度问题从本质上讲非常复杂,难以用传统优化方法求解。通常这些问题都属于满足非常复杂约束的组合优化问题,这些问题带有有限数量的可行解,属于NP问题。传统方法很难计算NP问题,很多研究表明,寻找NP     

多机型协同空战多目标分配战术决策仿真算法

针对多个机型能够同时使用而且空战性能差别很大的特点,研究运用多机协同作战的理论来探讨适合多机型协同空战的目标分配战术决策方法。提出仿真算法并给出不同机型搭配的目标分配结果。计算结果表明,文中介绍的方法可以满足我军高低机型搭配作战的要求,并能更有针对性地完成战术决策任务。     

民用飞机信息重构技术性能分析

大尺寸显示器已经广泛应用于新一代民用飞机的驾驶舱内。虽然通过提高信息集成度能够提升飞行员的用户体验，但是，正因为其要求的系统集成度高，在发生局部失效时，容易导致集成显示信息的共模失效，加之信息布局对管理操作任务的性能有着重要影响，如果诱发工作负荷的增加，在特定场景下甚至会迫使飞行机组丧失必要的任务情景意识。信息重构技术是应对此类问题的重要手段。在民用飞机机组资源管理理念的指导下，根据飞行机组的职责分配和人机工程学要求，论述了在主仪表板布置4块15 inch正屏显示器的布局是一种具有比较优势的布局方案。从关键飞行场景下飞行机组的操作任务需求入手，基于正常操作流向保持、压缩格式、重构操作、以及职责分配一致性这4个评价信息重构性能的要素，通过对比分析，证明了所提的显示管理策略相较于某现役先进机型具有更优的信息重构性能。     

基于非精确计算的空间探测相控阵雷达任务规划算法

针对空间探测相控阵雷达系统，提出了一种新的基于非精确计算模型的观测任务规划算法。首先，建立了目标观测的实时任务模型，并分析了观测任务所占用传感器的资源；其次，基于非精确计算模型，提出一种多任务并行的实时容错调度算法来解决观测任务规划问题，该算法综合考虑相控阵雷达的搜索任务与跟踪任务，来进行系统资源的分配。对于跟踪任务，算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况，以此来确定雷达对该目标的观测时间段；最后给出了算法的评估方法。利用2886个低轨空间目标进行仿真验证，结果表明，基于非精确计算模型的任务规划算法，可显著提高系统调度成功率以及时间资源利用率．比传统方法更稳健。     

基于深度Q网络的多智能体逃逸算法设计CSCD

当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题。针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法。该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略。为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略。仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸。