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针对多线圈均匀磁场优化设计中的高阶求导及优化结果可信度评估问题,提出一种基于智能优化算法和有限元法相结合的多线圈均匀磁场优化设计方法。首先,确定待优化参数,并以磁场偏差率作为目标函数;然后,采用智能优化算法对目标函数进行寻优;最后,基于优化得到的结构参数,建立相应的有限元仿真模型,检验优化结果的可信度。以2组亥姆霍兹线圈的结构参数优化为例,仿真结果表明,本文方法求得的最优参数优于传统的求导方法寻优得到的参数,且经过有限元法检验后,该优化结果的可信度得到了确认。 相似文献
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多智能体路径规划问题在航空航天领域的多机任务中应用广泛但求解困难。基于改进冲突搜索的算法被设计用来快速求解多智能体路径规划问题。全局路径规划方面,首先设计综合考虑路径代价总和以及最大完工时间的多目标代价函数,其次提出基于唯一最短路径的冲突分类及消解方案,降低多智能体路径规划的计算量。在线冲突消解方面,利用速度障碍法在线检测和消解智能体与动态障碍物间的突发冲突。仿真结果表明,本文算法在全局路径规划方面保留基于冲突搜索算法的最优性并且降低了算法计算量,同时本文算法能够有效实现在线冲突检测与消解。 相似文献
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扁平化气动外形是高超声速飞行器获得较高升阻比的优先布局,但该外形严重约束了起落架的收藏空间,常规机构很难满足要求,只能采用复杂机构的三维运动实现起落架的窄空间收放。然而,当前主流的计算机辅助设计迭代试凑法在解决空间机构设计问题方面非常依赖工程经验,耗时耗力且很难得到最优结果。为解决这一问题,创新性地提出基于智能优化算法的起落架复杂机构自主设计方法。首先,分析并建立起落架收放机构的运动学理论模型;然后,建立起落架结构间距离描述及碰撞检测模型,并运用深度神经网络自主设计起落架收放机构的最优运动轨迹;最后,以某狭窄舱段的起落架收放策略设计为例,应用该设计方法进行设计。结果表明:所提设计方法可以快速得到最优的起落架收放机构设计方案,可用于指导高超声速飞行器起落架收放机构的设计。 相似文献
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针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题,提出马尔科夫决策过程(MDP)和蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限,容易陷入局部最优,导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势,建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线,在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真,其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中,改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法,其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。 相似文献