短波段内多重信号分类算法的窄带假设分析

经典空间谱估计算法的两个适用假设是远场平面波和窄带信号。文章利用7单元均匀线列阵仿真分析了短波波段内多重信号分类（MUSIC）算法的窄带假设上限带宽。可以发现：对于短波信号,50kHz的带宽所带来的测向误差不超过O．08°。这就意味着,对于短波通信信号的侦察测向完全可以采用经典空间谱估计算法,比如MUSIC算法,而不需要为窄带假设来付出代价,这便为设计高精度的短波通信实时测向系统提供了条件。     

基于自适应遗传算法的航迹关联模型

如何解决关联过程巾产生的多维分配问题,是研究多节点航迹关联的关键。遗传算法能够很好地解决组合优化问题。但是基本遗传算法具有收敛速度慢和易于早熟等缺点,对于计算航迹关联问题来说实时性较差。文章在利用遗传算法解决航迹关联问题算法的基础上进行了改进,提出了自适应策略。仿真试验表明,该模型能够使航迹关联保持较高的正确关联率和较快的计算速度。     

基于角增量提取的旋转矢量算法研究

在某些由光纤陀螺或微机电陀螺组成的捷联航姿系统中,陀螺输出的是角速率。针对这种情况,归纳了基于角增量提取的二子样、三子样和四子样旋转矢量姿态算法,推导了这些算法的圆锥误差表达式,比较了它们的性能。     

基于扩展单故障策略的多故障诊断算法

目前存在的测试性分析和故障诊断工具基本都是基于单故障假设,这一假设已经不适用于拥有很多元器件的复杂系统或者在运行过程中很少或不具备维修机会的系统。针对这一问题,研究了有效的基于扩展单故障策略的多故障序贯测试算法。该算法以最优单故障策略为基础,通过应用附加测试来隔离隐藏故障;通过更新故障状态集,重新调用单故障策略来隔离冒充故障。以某型机载电子设备为例给出实例分析,验证了该算法隔离隐藏故障和冒充故障的有效性。     

混沌遗传组合算法在复杂曲面零件加工定位中的应用

针对复杂曲面零件加工时难以精确定位的问题,利用数控机床对毛坯测量,然后将测量值和CAD模型理论值进行匹配计算,从而将标准零件模型嵌入到毛坯中,实现工件的定位.对于求解转换矩阵这一非线性问题,设计了混沌遗传组合算法,该算法可有效减小遗传算法陷入早熟的概率,有助于搜索到全局最优解.最后通过试验证明该算法可实现对转换矩阵的求解,将理论模型嵌入到零件毛坯中,使加工余量得到优化.     

斜拉翼结构刚度分布与重量特性

多学科优化设计的研究结果表明,斜拉翼在不增加悬臂翼结构重量的情况下能显著提高展弦比和降低诱导阻力,使得斜拉翼飞机整体性能明显优于悬臂翼设计.但这些研究没有对支撑结构与主翼之间采用何种联接型式给出相应的讨论,也未对机翼刚度布局情况给出相应参考,不利于飞机总体布局方案的选择.本文从力法入手,用四板模型简化斜拉翼结构剖面,给出常见斜拉翼和其支撑结构的刚度布局和联接形式以及结构重量遗传算法寻优的相关结果.结果表明,以铰链方式联接支撑结构与联接段结构的斜拉翼结构布局方式有最好的重量特性.     

基于自适应软切换的多星座组合导航系统研究

多卫星组合导航系统星座结构复杂、卫星数量多,在某些特定场合、特殊时间内需要快速完成星座和卫星的选取和重组.采用一种快速选星算法和自组织网络相结合的策略,并应用于多卫星导航系统建模和多星座软切换领域,既避开了系统对象建模这一难点,同时又充分利用卫星星座间的相互关联性,极大的发掘多卫星系统本身的潜力.仿真结果表明,快速选星算法和自组织组网技术可以增强整个导航系统的抗干扰性和自愈能力,以牺牲较少的定位精度来有效减少导航运算量,提高导航定位的实时性.     

遗传算法在气动优化问题中的适应性分析

由于在理论上可找到全局最优解、不需计算灵敏度、对设计空间无特殊要求等这些优点,遗传算法(GA)在气动优化问题中得到了大量的应用.然而,实际应用中算法的理论收敛条件很难满足,面临着严重的计算效率问题.在具体应用中,气动问题本身的特点对算法参数选取和进程设计提出了适应性的要求.本文在分析算法优化机制的基础上,针对气动优化自身特点,以典型气动优化问题为例,对优化参数的设置进行了分析讨论.分析总结了翼型优化问题中参数化模型设计变量维数增加对翼型优化问题的影响,给出了初步定量的参数取值规律.结果表明参数化模型应当选择足够大的变量维数来描述设计空间,在变量维数确定之后选取合理种群规模和截止代数,以保证优化结果的收敛性.所得定性和部分定量的结果可以为优化算法在气动优化中的应用提供依据.     

一种快速稳定的非双曲线型非线性时间序列去噪算法

非双曲线型非线性系统同宿切面点和同宿横截点的存在,使得其时间序列的去噪或轨迹重影变得十分困难。在充分挖掘非线性系统本身特性的基础上,结合Gradient Descent算法的稳定性和Newton-Raphson算法的快速收敛性,提出了一种快速稳定的非双曲线型非线性时间序列去噪新算法,在机器精度内实现了非双曲线型非线性时间序列的去噪。该方法首先计算受扰序列的局部稳定流形和不稳定流形方向,进而确定同宿切面点存在的位置,很大程度上降低了同宿切面对算法性能的影响。不同于现有文献忽视同宿横截点对算法性能影响的做法,研究得出了同宿横截点间的最小距离和干扰噪声均方差二者间的关系,首次定量地估计了同宿横截点可能对算法造成的影响,这无疑对其他算法也将是一个有益的启示。     

智能优化算法在飞机总体设计中的应用

飞机总体设计在飞机的整个设计过程中是非常关键的步骤,在这个过程中,飞机的总体布局和许多重要参数都被确定下来。但是,飞机的总体设计又是一个复杂和艰难的过程,因为涉及到大型系统的有约束的非线性优化问题,用传统优化方法很难得到满意的结果。本文采用了近年来发展很快的几种智能优化算法--遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法解决飞机总体设计优化问题,阐述了各算法的关键步骤及运行过程,并编写了相应的计算程序。通过对各种算法的结果进行比较和讨论,最后的结论是：模拟退火算法最适合求解这类复杂的约束非线性优化问题,禁忌搜索算法和遗传算法次之,Hopfield神经网络算法效果最差,容易陷入局部最优解。