考虑物料配送的飞机移动生产线调度问题优化

以飞机移动生产线为实际背景,将作业装配过程调度抽象为资源受限项目调度问题并进行了扩展,引入物料配送与线边存储决策,以及相关能力约束等实际因素,建立了以装配总工期最小化为目标的数学模型。针对模型,设计了一种以遗传算法为框架的启发式算法,其中结合了解生成算法和局部优化搜索算法。在遗传算法较优的全局搜索能力下,通过SCRDS算法综合作业顺序、资源约束、配送能力、线边空间等因素,联合决策作业开始时间、物料配送时间和物料在线边空间的存储位置,提出了两作业间物料摆放位置调整的局部优化搜索算法,对作业开始时间和物料配送时间进行再优化,进一步缩短了装配总工期。利用标准算例库进行了数值实验,实验结果证明了模型与算法的有效性。     

面向飞机装配的生产规划与调度集成优化研究

飞机装配具有环节多、周期长及流程复杂等特点,合理地规划各环节的工作,调度装配过程涉及的资源,对于保证飞机装配的质量和效率具有十分重要的意义。基于飞机装配流程的特点及影响飞机装配效率的主要因素,提出了飞机装配生产规划方法。考虑飞机装配过程中存在的动态问题,基于蚁群算法建立了装配资源的调度集成优化模型,定义了构造图路径与装配作业周期间的映射关系,给出了装配作业周期映射的基本步骤,通过优化人工蚁路径实现了资源调度的优化。      

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究，将干扰资源调度建模为多目标优化问题，以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型，利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿，以最优解集代替最优解，再根据战场实际情况选择最佳调度方案，使决策方案更加科学合理。实验结果表明，MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷，有较高的搜索效率，算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

基于空间扫略的飞机产品装配路径规划技术

提出了一种基于空间扫略的飞机产品装配路径规划方法来解决飞机装配路径规划难题.首先,在装配顺序的基础上,综合考虑装配过程中装配型架、夹具、工具的作用,提出了整个装配路径规划流程;其次,基于装配顺序并充分考虑装配资源的角色作用,建立了面向路径规划的向导模型;然后,针对飞机装配特点,构建了相关路径障碍空间、空间扫略闭包及装配路径闭包,根据空间扫略算法生成了相关零部件在相应装配向导模型约束下的装配路径;最后,对生成的装配路径进行了参数化定义与分析,通过对装配干涉阈值的定义和优化调整,完成对装配路径的优化.在理论研究的基础上以某型飞机前缘襟翼架上装配为实例,针对其9号蒙皮装配进行路径规划与优化,验证了方法的可行性与有效性.     

基于边际-人工蜂群算法的舰载机机群出动保障人员配置-调度联合优化方法

保障人员配置和保障作业调度是舰载机机群出动保障任务决策的2项核心内容。针对复杂甲板作业约束条件下保障人员配置-调度联合优化的实际问题，首先，系统分析舰载机机群出动保障流程约束、出动时限约束、保障人员约束、保障设备约束、工位空间约束和资源供给能力约束。其次，以保障人员数量和负载方差和最小化为优化目标，建立了混合整数规划模型，进而提出了基于边际-人工蜂群（ABC）算法的两层优化决策架构。上层决策模型基于边际优化算法对保障人员配置方案进行迭代优化，下层决策模型采用改进的双向人工蜂群算法对舰载机机群出动保障任务调度进行优化。最后，通过典型算例验证了所提模型和两层优化机制的可行性与有效性。      

近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题，提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息，建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型，实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作，建立轨迹预测模型，实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹，考虑飞行性能约束，采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引，克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题，具备较好的实时性和优化性。      

结冰条件下的飞行控制律重构设计方法

针对飞机结冰条件下的飞行安全问题,在线性结冰影响模型的基础上构建了非线性结冰影响模型,并建立了结冰飞机纵向非线性动力学模型。利用反馈线性化理论与模糊控制原理相结合,重构设计了结冰条件下的纵向控制律,既保证了动态响应特性,又改善了控制器的抗干扰能力,使飞机具备一定的容冰飞行能力。通过仿真模拟了飞机在不同结冰严重程度以及干扰下的纵向响应,并与常规PID控制进行对比,验证了设计控制律的有效性和抗干扰能力。结果表明,该设计方案下的各状态参数动态响应均能较快较好地收敛,能更精准快速地跟踪俯仰角指令,且抗干扰能力、动态性能均优于常规PID控制。      

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

空间飞行器控制软件的动态自适应演化方法

空间飞行器在太空飞行过程中需要满足多任务、多工作模式以及大范围机动的需求, 其控制系统在大范围机动飞行条件下存在大量的外界干扰和内部参数不确定，同时飞行器的自适应过程受限于资源，人工干预难度大，并且现有的成熟的动态自适应方法并不一定适合空间飞行器控制软件进行自主控制，所以目前对自主控制系统软件的动态自适应调整方法提出了更高的要求.由此提出一种在双层感知—分析—决策—执行(MAPE)控制循环基础上的自适应框架，使用基于规则/策略的决策方法和基于强化学习的决策方法对系统感知到的局部和全局变化进行决策，并且采用基于数据驱动的反馈方法对规则库中的策略信息进行周期性的调整和优化，保证飞行器在太空执行任务面对复杂的环境时可以动态的完成自适应调整，保障任务的可靠执行.     

飞机装配坐标系公共基准点粗差检测与修正方法

针对因厂房地基下沉等因素引起的飞机数字化装配体系中公共基准点产生偏差的问题,提出一种飞机装配坐标系公共基准点粗差检测与校正方法.该方法通过泰勒展开布尔沙-沃尔夫空间坐标转换模型形成了适用于大旋转角的坐标系转换线性模型,并结合拟准检定法检测并估算偏差较大的基准点,进而给出了公共基准点在装配全局坐标系下的坐标修正模型.采用激光跟踪仪对公共基准点进行测量并用上述方法修正公共基准点坐标.实验证明,该方法能有效检测粗差并修正,提高飞机装配坐标系的精度.     

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

航空电子双层任务分区调度设计

针对严格实时的航空电子分区调度问题,建立了操作系统采用轮转调度策略,分区里采用动态优先级调度策略的双层任务调度模型.针对可调度性分析问题,利用轮转调度周期和分区任务执行系数作为关键参数,在任务时间需求函数的基础上,计算系统消耗时间,得出了系统可调度性的判定定理;同时考察存在释放抖动的时候可调度情况,提出了可调度性的计算边界;通过考察任务周期和轮转调度长度的关系,得出了分区可调度情况下任务负载的理论上限.针对分区设计问题,通过考察关键时刻点,给出了分区调度关键参数的解析模型,在此基础上提出了分区可设计的判定定理,最后给出实例进行具体说明.      

舰载机弹射起飞影响因素分析及侧向控制律设计

针对舰载机弹射起飞安全性问题,对起飞过程中影响起飞安全的因素进行了详细分析,建立了舰载机离舰上升段的非线性六自由度运动模型,仿真研究了甲板的横摇、偏摆运动以及常值侧风干扰等因素对弹射起飞特性的影响。分析得出,对舰载机离舰后滚转和侧滑运动起主要影响的是甲板横摇运动和侧风干扰。设计了基于非线性动态逆方法的控制器以保留模型的非线性特征,实现对横侧向运动状态的解耦控制,效果更佳。仿真结果表明,设计的侧向控制律能够保证飞机的滚转角在离舰后3 s内满足不超过5°的安全准则要求,且不会因侧风干扰出现明显的侧滑现象,能够保证舰载机安全起飞。      

变重量/重心飞机建模及姿态控制律设计

为解决飞机在重量、重心变化下的姿态控制问题,从相互作用力的角度将重量、重心的变化转化为干扰力和干扰力矩,提出并建立了变重量/重心飞机的一般动力学模型和重量、重心特性模型.该模型可以反映重量、重心动态变化与飞机运动的耦合,解决了现有模型无法处理飞机重心动态变化的问题.在姿态控制律设计上,提出了针对飞机重量、重心变化的干扰观测补偿控制器结构,将重量、重心变化转化为干扰输入,采用比例积分观测器对重量、重心变化引起的干扰力和力矩进行观测,并将观测值解算为补偿信号引入自动驾驶仪,设计了纵向姿态的干扰补偿控制器.以运输机重型货物空投为背景的计算机仿真结果表明:该模型可以准确反映飞机在重心变化各个阶段的动力学特性;在观测器的补偿指令作用下,俯仰角对重量、重心变化的响应波动远小于未加补偿的情形,满足精确姿态控制的需要.