导弹垂直发射转弯规律优化设计

防空导弹垂直发射转弯控制是一非线性最优控制问题。在优化设计垂直发射转弯规律时,粒子群算法存在易早熟而陷入停滞问题,而变尺度法对俯仰角规律初值敏感容易发散,且计算量大。利用粒子群算法无需手动设定初始值、速度快的特点,将其优化结果作为后者的初始值,然后利用变尺度法较强的局部搜索能力逼近最优解。采用这2种算法简单串联的方法优化得出的垂直发射转弯控制规律,经仿真验证可满足速度、攻角、过载等约束条件,俯仰角速度和攻角变化规律与工程经验一致。     

基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究

合理且高效的停机位分配方案是提高机场运营效益的重要手段之一。通过对航班占用停机位特性的分析,以旅客步行距离最短和停机位空闲时间均衡为目标函数建立优化模型,设计一种基于遗传算法与PSO算法相结合的混合粒子群算法对其求解,最后运用试验数据来说明该算法求解停机位分配问题的可行性。     

考虑传感器故障检测能力的PHM系统传感器优化配置方法

传感器优化配置是航空航天设备PHM系统功能得以有效实现的基础和保证。针对目前传感器配置研究中未考虑传感器实际属性的问题,建立了考虑传感器故障检测能力的PHM系统传感器优化配置模型。首先分析了系统故障-传感器相关性矩阵的含义,将传感器的故障检测能力和相关性矩阵相结合,以概率形式描述了传感器对故障的检测性能。在此基础上根据系统的测试性指标要求建立传感器优化配置模型,并采用混沌二进制粒子群优化算法求解。仿真实例结果表明,本文建立的优化模型更加符合实际情况,配置结果更加准确和可靠。     

基于改进粒子群优化LS-SVM的卫星钟差预报研究

针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）最小二乘支持向量机（LS-SVM）的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数优化中,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织（IGS）产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明：LS-SVM模型的预报精度优于其它两种模型,为导航卫星短期高精度钟差预报提供了新的思路。     

熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值,调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.      

粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

飞机燃油测量传感器优化布局技术

实时、准确地测量出飞机各油箱的剩余油量,对飞机飞行安全十分重要.为了提高飞机燃油的测量精度,设计了一种基于粒子群算法(PSO)的燃油测量传感器优化布局方法.首先,引入燃油实体的概念,建立了某机翼复杂、带隔断多腔油箱CAD模型及箱内燃油实体模型;其次,基于Unigraphics NX(UG)二次开发,完成了飞机不同姿态下、复杂不规则多腔油箱燃油体积的解算;再次,提出了飞机油箱最大燃油可测区(LMR)的概念,并以此作为优化目标进行传感器优化布局;最后,引入可设置边界距离因子(BDF),解决了传感器布局时与油箱壁距离过近的问题.结果表明,该方法实现了多根燃油传感器的布局,可以不受油箱形状和大小的限制,有效避开了油箱内部的干涉区域,保证不同飞行姿态下油量测量的连续性,并使得飞机燃油的可测范围达到较高水平.      

一种基于粒子群优化的卫星仅测频被动定轨新算法

提出一种新的卫星对卫星仅测频被动定轨算法,采用粒子群优化算法(PSO)解决多维全局优化问题。首先,建立了卫星对卫星仅测频被动定轨的数学模型;其次,基于粒子群优化算法提出了对目标卫星轨道根数的估计方法;再次,推导了参数估计误差的克拉-美劳(CRLB)下限。最后通过计算机仿真对算法的性能进行了验证。多次仿真结果表明:该算法的参数估计误差接近克拉-美劳下限,且算法的运算量明显优于网格搜索法。     

考虑工程约束的高可信度气动外形优化设计

实际气动设计中遇到的工程问题较为复杂,然而能够用于实际工程设计的高可信度气动外形优化设计工具较少.基于飞行器设计工程实际中的各种复杂气动约束和几何约束要求,集成高可信度非结构网格RANS方程求解器、弹簧比拟网格变形技术、FFD外形参数化、RBF代理模型、粒子群优化器,构建多设计点气动外形优化设计工具,并应用于先进低速层流翼型和高亚声速超临界机翼的气动外形优化设计中(包括单设计点和多设计点),进行考虑/不考虑气动约束和几何约束的气动外形优化设计分析.结果表明:多设计点气动外形优化设计工具有效,约束条件和智能优化器自动有效地引导了层流翼型和亚声速机翼外形的有利改变.     

资源约束项目调度问题的粒子群优化算法求解

介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型,提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化,优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。