基于过渡工作过程的航空发动机气路分析方法

为对发动机机动性能的退化程度进行估计,开展了基于过渡工作过程的气路分析研究。针对气路传感器数目较少的情况,采用序列工作点方法对大量的健康参数进行分析,在增加可用信息量的同时,降低了由多工作点方法的平均效应引入的参数估计系统误差。为解决发动机大偏差性能退化健康参数估计中的计算收敛性问题,提出了间接递归牛顿-拉夫逊法强化非支配分类差分进化算法。针对某型双轴分排涡扇发动机的气路分析结果表明：采用本文所提出的方法能够在气路传感器数目有限的条件下,利用发动机过渡态数据实现对大偏差范围内大量健康参数的高效、准确估计。     

基于序列近似优化算法的固体运载火箭弹道设计

采用打靶法研究固体运载火箭弹道优化设计问题。针对打靶法中智能优化算法效率、优化问题中约束条件提法等方面的不足,引入序列近似优化算法,提出算法中径向基函数高斯核宽度的高效确定方法。数值仿真实验表明,提出的方法可在基本不带来计算量增加的前提下,显著提高代理模型精度,使序列近似优化算法得到改进,提高优化效率。设计固体运载火箭飞行程序。建立弹道优化设计问题数学模型,并将模型中相关等式约束合理转化为不等式约束,降低优化问题求解难度;基于改进后的序列近似优化算法完成某固体运载火箭弹道优化,原始计算模型调用308次之后便搜索到最优解,较传统智能优化算法显著提高了优化效率,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少25.7%。     

卫星装配序列规划的智能优化算法研究

结合单个算法的优缺点,文章提出了一种用包含多种改进型智能优化算法的算法库(IIAL)来解决卫星装配序列规划问题的方法。算法库由算法向导和多种算法组成,算法向导可依据若干参数描述给出适合当前规划任务的最合适算法,规划人员可依据向导建议在遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法中选择相应算法进行求解。最后,用实例验证了方法的合理性。该方法可为星上设备装配序列规划提供参考。     

基于序列凸优化的高超声速滑翔式再入轨迹快速优化

针对具有热流、动压、过载以及多个禁飞区约束的再入轨迹优化问题,提出采用序列凸优化方法快速求解。利用归一化时间作为自变量解决终端时间自由问题,并引入辅助控制变量以减少序列优化结果中的高频振荡,在此基础上,通过线性化、离散化和非凸约束的凸化处理,将非凸非线性优化问题转化为二阶锥规划(Second Order Conic Programming,SOCP)问题,然后采用凸优化求解算法快速求解。数值优化结果与对比验证表明该方法能快速高效求解多约束条件下的再入轨迹优化问题,且计算效率和性能均优于传统的非线性规划方法。     

疯狂的游戏

游戏规则:在横列、正斜线、反斜线上填入连续数列(例如1～6、3～8、4～9……),使横列、正斜线、反斜线上的数字不重复。也就是说,除了中央的横列、正斜线和反斜线上填入的数字是1～9外,其他横     

基于高斯伪谱法的飞机下降段轨迹优化

以大型运输机为研究对象,进行风干扰下的飞机下降段轨迹优化.通过对飞机下降过程的分析,建立了飞机的运动学模型、油耗模型和大气模型,得出了问题的目标函数和约束.运用高斯伪谱法把最优控制问题转化为非线性规划问题,并用序列二次规划求解非线性规划问题.仿真计算得到飞机最短下降时间的最优轨迹,讨论了不同的成本指数对下降时间和燃油消耗的影响.仿真结果表明,成本指数越大,飞机下降时间越短,燃油消耗越多.     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

DISCUSSION ON AVERAGE GENERATION OF TWODIMENSIONAL DATA SEQUENCE IN GREY SYSTEM THEORY

An unequal time interval sequence or a sequence with blanks is usually completed with average generation in grey system theory. This paper discovers that there exists obvious errors when using average generation to generate internal points of non-consecutive neighbours. The average generation and the preference generation of the sequence are discussed, the concave and convex properties show the status of local sequence and propose a new idea for using the status to build up the criteria of choosing generation coefficient. Compared with the general average method of the one-dimensional data sequence, the two-dimensional data sequence is defined and its average generation is discussed, and the coefficient decision method for the preference generation is presented.     

基于小生境遗传算法的航空发动机维修构型控制

为实现航空发动机维修中构型控制,建立了基于Petri网的构型控制描述模型,通过变迁序列的激发求得改型后可能的零件集合,作为后续的约束满足条件,并提出一种基于小生境遗传算法的发动机构型多方案求解方式.