基于遗传算法的机载武器调度优化

针对航母机载武器弹药调度存在的过程复杂、不确定性强、涉及因素多等特点,建立了现阶段机载武器弹药调度模型。通过设计编码方案,选择适应度函数,设定交叉、变异操作建立了基于遗传算法的调度优化模型,并通过 Matlab软件进行了仿真验证。结果表明,该优化过程可在一定程度上缩短调度总时间,提高调度效率。     

共聚焦三维数据表面重建的一种反走样方法

用边界体素的集合表示物体表面,将边界体素作为点投影到屏幕上形成光照图像时,可能出现空洞和图像走样.改进了体素表面算法:用剖分立方体算法得到物体的边界体素集,然后用边界体素的中心点构造投影表面点,用脚印函数计算表面点对显示图像平面上像素的影响范围,以此值作为该像素的权值,形成最后的图像.这样,边界体素不是只投影到一个点上,而是有一个投影区域,从而避免空洞现象,并减轻走样现象.实验证明,该方法具有较快的表面重建速度,消除了空洞,改善了显示效果.     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

基于蒙特卡罗法的航空发动机空气系统稳态算法优化

针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network（MC-FN）。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。     

基于PSO-ELM的军用飞机维修保障系统效能评估研究

维修保障系统效能评估是军用飞机精细化、规范化管理的一项重要措施,科学的维修保障系统效能评估是精细化保障的基础,是提升战斗力的保证。针对军用飞机的维修保障系统效能评估问题,在总结军用飞机维修保障系统效能评估体系的基础上,提出基于粒子群优化极限学习机算法(PSO-ELM)的维修保障系统效能评估模型;并通过实例进行验证。结果表明:该算法应用于军用飞机维修保障系统的效能评估是可行的,可为军用飞机维修保障效能评估提供借鉴。     

基于改进匈牙利算法的航空企业动态调度方法研究

航空零件生产调度时,应尽量满足多目标和实时性的要求。结合某航空制造企业的实际生产情况,提出一种基于"穷尽成对比较"技术和改进匈牙利算法的动态调度方法。首先以航空零件调度时的最大完工时间、生产加工成本以及生产能耗为优化目标,构建柔性作业车间多目标动态调度数学模型;然后利用基于"穷尽成对比较"技术的权重参数调节模型对数学模型中各个目标的权重参数进行实时动态调整;最后以各个目标的加权值为总目标,采用改进匈牙利算法求得工序的最优分配结果。结果表明:与传统的动态调度方法相比,动态调度方法能够有效地提高航空企业的生产效率、减少航空企业的生产加工成本并降低对环境的污染,具有较好的综合调度性能。     

Upgrading CCIR's foF2 maps using available ionosondes and genetic algorithms

We have developed a new approach towards a new database of the ionospheric parameter $f_{o}F2$. This parameter, being the frequency of the maximum of the ionospheric electronic density profile and its main modeller, is of great interest not only in atmospheric studies but also in the realm of radio propagation. The current databases, generated by CCIR (Committee Consultative for Ionospheric Radiowave propagation) and URSI (International Union of Radio Science), and used by the IRI (International Reference Ionosphere) model, are based on Fourier expansions and have been built in the 60s from the available ionosondes at that time. The main goal of this work is to upgrade the databases by using new available ionosonde data. To this end we used the IRI diurnal/spherical expansions to represent the $f_{o}F2$ variability, and computed its coefficients by means of a genetic algorithm (GA). In order to test the performance of the proposed methodology, we applied it to the South American region with data obtained by RAPEAS (Red Argentina para el Estudio de la Atmósfera Superior, i.e. Argentine Network for the Study of the Upper Atmosphere) during the years 1958–2009. The new GA coefficients provide a global better fit of the IRI model to the observed $f_{o}F2$ than the CCIR coefficients. Since the same formulae and the same number of coefficients were used, the overall integrity of IRI’s typical ionospheric feature representation was preserved. The best improvements with respect to CCIR are obtained at low solar activities, at large (in absolute value) modip latitudes, and at night-time. The new method is flexible in the sense that can be applied either globally or regionally. It is also very easy to recompute the coefficients when new data is available. The computation of a third set of coefficients corresponding to days of medium solar activity in order to avoid the interpolation between low and high activities is suggested. The same procedure as for $f_{o}F2$ can be perfomed to obtain the ionospheric parameter M(3000)F2.     

多模函数优化的改进花朵授粉算法

为了探讨花朵授粉算法（FPA）在解算多模函数优化问题中存在的不足,通过定义种群多样性及差异性指标,定性分析了FPA在多模复杂函数优化中的寻优缺点。基于模拟退火思想优化全局授粉过程,并利用Nelder-Mead单纯形搜索技术对花朵局部授粉进行重构,提出一种新的花朵授粉寻优架构。仿真结果表明,相对于基本的FPA、布谷鸟算法、萤火虫算法,改进花朵授粉算法能够有效避免陷入局部最优,具备优异的全局勘探和局部开采能力,对多模优化问题具有一定优势。      

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划

为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A^*算法,基于改进A^*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A^*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。