黎曼流形的Delaunay三角化和Voronoi图

主要研究黎曼空间中Delaunay三角化和Voronoi图.首先,分析和讨论了黎曼流形的Delaunay三角化和Voronoi图的存在性和生成算法.然后,在分析已有研究成果基础上,给出了黎曼流形Delaunay三角化和Voronoi图的一些性质和证明,并提出了采用黎曼流形描述问题的必要性和使用坐标卡研究黎曼流形的优势和意义.最后,以二维流形为例,介绍了将模型初始数据解释为黎曼流形的算法,包括建立坐标卡,定义流形函数等.在黎曼流形定义的基础上,详细描述了基于坐标卡生成模型的Delaunay三角化和Voronoi图的算法,并给出具体实例.     

基于约束Delaunay三角剖分的筋特征识别与构建算法

为识别飞机结构件中的筋特征,提出一种基于Delaunay三角剖分的识别与构建算法。首先,根据飞机结构件腹板和平顶筋加工方式的不同以及二者几何上的相似性,引入广义腹板概念表示腹板面和平顶筋,并建立筋的表示模型;其次,利用约束Delaunay三角剖分算法,剖分广义腹板面,进行平顶筋面和腹板面的识别与区分,并提取平顶筋面的中轴线;最后,利用中轴线拆分平顶筋并将斜顶筋作为广义腹板的子特征进行识别与构建。实例结果表明,该算法是正确和有效的。      

2D约束Delaunay剖分生成表面模型的表面网格

提出一种生成表面模型的表面非结构化网格的方法.该方法仅假定表面模型的每个面片在取定适当的投影平面时可看成是一个单值函数.对表面模型的每个面片,首先在其相应的投影面上进行二维约束Delaunay剖分,然后对网格顶点进行插值.由于采用联动剖分的策略使得单独生成的各个表面网格在共同边界处匹配.与通常的生成表面网格的网格前沿法相比,本方法无需预先对域的边界进行离散,边界的离散体现在约束Delaunay剖分中恢复限定线段的边界细分过程中,减少了用户干预.通过合理地指定2D约束Delaunay三角化时网格单元尺寸分布函数,可以有效控制表面网格对表面模型的逼近精度和实现自适应的表面网格.实验结果证明了本算法的有效性.     

附加深空机动的借力飞行全局优化

借力飞行轨道设计是一个多变量强约束的非线性优化问题, 初始方案通常采用不需要初值猜测的全局优化算法进行优化, 但是借力点处的C3匹配原则等较强的约束条件极大影响了全局算法的收敛性能. 针对这一问题, 研究了附加深空机动的借力飞行模型, 在借力点处引入B平面和辅助转角, 推导了离开超越速度的解析表达式, 通过求解Lambert问题和轨道递推得到日心转移段的深空机动脉冲. 利用微分进化算法对问题进行优化, 结合木星探测算例, 对VEE (Venus-Earth-Earth), VEME (Venus-Earth-Mars-Earth)和VEVE (Venus-Earth-Venus-Earth)三种深空机动借力飞行方案进行优化, 给出了优化结果.      

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

基于飞行角度优化的蚁群改进算法

针对无人飞行器路径规划问题，实现了排序蚁群算法，并在此基础上，引入了针对无人飞行器飞行特征的飞行角度优化策略，并建立了转移概率的更新原则。模拟飞行环境建立栅格化地图，进行仿真验证，输出无人飞行器的最优路径，验证最优解的质量和算法的收敛速度，结果表明，该方法能有效消除飞行过程中的尖角和折返现象，更加符合无人飞行器的飞行特征。与传统的方法相比，算法的收敛速度和最优解的质量均得到了提升。     

二维非结构网格的可压缩Euler方程流场解

讨论了非结构网格的生成方法,用Delaunay三角化方法和推进阵面法相结合的方法生成了非结构网格,提高了生成非结构网格的自动化程度和网格的质量.用有限体积法在非结构网格中求解了二维可压缩Euler方程,给出了单段翼形和两段翼型的算例,并与实验结果进行了比较和分析.     

基于合作进化算法的月面返回再入轨迹优化设计

在考虑热流、过载、动压以及开伞点参数等多种约束条件下,针对低升阻比返回舱月面返回再入轨迹优化设计问题,基于分段线性倾侧角参数化策略,提出了采用合作进化算法进行参数优化的策略来实现再入轨迹的快速高精度优化设计.首先采用以能量为自变量的分段线性倾侧角控制参数化策略,将连续最优控制问题转化为有限维参数寻优问题,然后基于逃逸粒子群算法和自适应差分进化算法的合作进化算法求解该问题.数值仿真验证了倾侧角参数化策略的正确性,对比试验分析表明合作进化算法较传统进化算法有更快的收敛速度和更高的优化精度的综合性能,更加适合月面返回再入轨迹优化设计问题的求解.      

基于差分进化算法的再入可达域快速计算#br#

针对高升阻比高超飞行器再入可达域计算问题，提出了基于差分进化算法和倾侧角插值相结合的混合求解方案。通过设计罚函数和适应度函数极值化将再入过程等式约束和不等式约束添加到优化指标。为了减小参数化倾侧角剖面的搜索空间，利用带约束的差分进化算法求解满足再入过程约束和终端约束的再入轨迹。在分别得到最大横向航程和最大纵向航程的倾侧角剖面后，利用插值法快速生成倾侧角指令集，进而实现再入可达域的快速计算。以高升阻比飞行器CAV H为对象，设计仿真算例，结果表明，该混合优化求解方案易于实现且具有良好的可操作性。     

一种改进的最小二乘景像匹配算法

为提高景像匹配系统的匹配速度和对初始定位误差、噪声的鲁棒性,对实时图与基准图之间的灰度分布关系进行分析,建立实时图和基准图之间的景像匹配模型,给出了一种改进的最小二乘景像匹配算法.该算法在最小二乘目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,辅助约束项隐含有对量测输入平滑性的约束,提高了匹配算法的稳定性,运用牛顿法推导出该算法的递推公式,该算法充分利用了综合目标函数的一阶、二阶导数信息,因此具有较快的收敛速度.仿真结果表明了算法的有效性.     

民航客机油箱建模与油量传感器姿态误差修正

实现民航客机的飞机油箱建模,提出对油箱的油量传感器示数的姿态误差进行修正的算法.建模过程基于二维限定Delaunay三角剖分和插值,生成油箱的表面.利用油量传感器错误示数和当前飞行姿态角,利用油箱表面三角网格,将油箱内含油体积进行三维三棱柱剖分和三维四面体剖分.计算四面体体积之和求得油箱正确的含油量.与当前正在使用的切片算法在效率和使用范围方面进行深入比较与分析.实现民航客机油箱三维建模,并且利用已建立的模型修正其油量传感器示数姿态误差.算法优于切片算法.     

基于DSI插值的三角网格质量优化

通过对三角网格的单元顶点进行几何位置调整,提高了网格的质量,实现了网格的质量优化.几何位置调整是使用离散点光滑插值(DSI,Discrete Smooth Interpolation)实现的,针对在计算时影响质量优化的邻接边界的单元顶点,采用了在边界处补偿三角形的方法,消除了单元收缩,提高了网格的质量.与加权拉普拉斯算法进行了比较和分析,优于拉普拉斯算法;为了使三角网格在位置调整时保持原始网格的几何细节特征,在插值算法中施加了控制点约束.最后使用算例对算法进行了验证.      

海量数据三角网格生成算法

对海量数据散乱密集难以自动得到邻近点间正确拓扑连接关系的问题,给出了一种用于海量数据的基于增量网格扩展的三角剖分方法.该方法以k阶最近邻域算法快速搜寻边界点的最近邻域,以增量算法的边界环为基础向外生成三角形,实现点云数据点之间合理的三角剖分网格建立.对最佳点的选择提出了3种需遵循的新准则,并根据最佳点的位置不同,详细给出了3种网格拓扑操作来构建新三角网格,可以准确的进行三角剖分.车身曲面测量点云的应用实例表明,该算法可以高效,稳定地直接构建出车身曲面三角网格.      

二维有限元网格全自动生成

利用ＰＥＤＳ（ＰａｒａｍｅｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤｅｓｉｇｎＳｙｓｅｍ）造型系统的几何，拓扑信息实现了二维有限元网格自动生成，在实现过程中，改进了Ｗａｓｔｏｎ三角化算法，把此方法应用到有限元剖分中，还利用了迭代的Ｌａｐｌａｃｉａｎ算法对网格进行了均匀化处理，另外，还提供了可靠，快速对网格编辑，局部细化的方法，最终使有限元网格生成完全自动化，而且速度快，质量好，密度易于控制。     

逆向工程中散乱数据点三角剖分的波前算法

提出一种改进的波前算法,从点云任意一点开始构造初始波前,通过匹配点的加入和三角形的形成,不断修正波前并向外扩展,从而对散乱数据点进行三角剖分.对不同测量手段得到的数据点的剖分结果表明,该算法速度快、网格质量高.剖分结果以翼边数据结构存储,供模型重构时使用.