特征值重分析的递推算法和若干技术比较

对于利用虚材料结构的模态试验数据提取（辨识）真实材料结构的试验模态参数（简称虚材料结构试验模态）的问题,作者曾建立过一种基于动柔度的广义伽略金法（GG）和基向量组合法（DF）。为了特征值重分析的“快速性”要求,作者又得到广义伽略金法的一种退化解（DS）,其“快速性”非常好,但精度比广义伽略金法差。为了全面了解,还对若干相关方法,如GG、DF、DS和CA（combinedapproximation）等,在满足修改结构特征方程的近似性方面作了探讨,同时还就它们的数值结果进行了比较。其探讨表明,GG法的精度最好,而其余方法的精度是相同或相当的、且基本满意。这些方法在修改结构之特征方程Ku=2Mu的右边惯性项中都不同程度引入了Kirsch的近似假设,故而会引入不同程度的误差。现在要问：右边惯性载荷项的误差对方程解之精度的影响倒底有多大？为此,首次提出了一种递推算法。该递推算法的第一级递推解恰好是广义伽略金法的退化解（DS法）。递推算法的概念适用于上述各种方法。为此,作者又首次建立了CA法的递推公式。最后,该递推算法从数值上得出一个重要结论：导致右边惯性载荷项误差的“Kirsch近似假设”对特征值重分析结果的影响不严重。同时,该递推算法还能逐级减小由Kirsch的近似假设给重分析结果带来的误差。     

IMPROVED EXECUTION METHOD OF TENTACLE ALGORITHM FOR INTELLIGENT VEHICLE

In order to solve some deficiencies in tentacle execution, an improved execution method of tentacle algo- rithm is presented. The method uses a short trajectory to match the curvature between the path of vehicle and ten- tacle, rather than computing a whole steady state. To control vehicle motion via wheel force and steering angle, two parameters should be discretized under certain area and these discrete values can form 18 5〈 20 groups. Then the curvature between the trajectory and tentacle should be matched, and the corresponding group of wheel force and steering angle can be found. The flow chart of the improved execution method is given, and simulation is per- formed on a platform named ＂pro-sivic＂. The simulation results show that the improved method can maintain the advantage of the tentacle algorithm in terms of computation speed, and avoid the errors such as endless loop and data overflow, which proves the method more efficient.     

采用ISAR技术的MIMO雷达极坐标格式成像算法研究

对MIMO雷达的系统结构和它采用ISAR技术时的信号模型进行分析,以二次降维方式详细讨论了回波信号在波数域的分布特点,得出两条针对成像应用的MIMO雷达阵列设计准则。在此基础上,提出一种可有效聚焦的极坐标格式算法,经过对MIMO雷达回波数据逐次渐进降维重排,将其从四维转换到二维,然后通过距离向和方位向两次一维插值,把以极坐标格式记录的回波数据变换为直角坐标下均匀分布的数据。针对推导过程中因平面波假设引入的误差进行了分析,得到算法的适用条件。最后仿真验证了本文算法的有效性。     

基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计

提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。     

基于改进遗传算法的燃气轮机自适应建模

综合运用了一种改进的遗传算法和自适应建模技术对燃气轮机的精确特性进行寻优获取.引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度.针对以往自适应模型中未考虑测量参数间的线性相关性和不同的传感器测量精度对目标函数的影响等问题,采用加权方法建立了较为完备的燃气轮机自适应数学模型,应用改进遗传算法获取燃气轮机部件的精确特性,实例计算结果表明:模拟退化改进遗传算法进行的自适应建模效果更好.      

等强度三维空心叶片的内部拓扑结构

以ANSYS软件为平台,基于双向渐进结构优化法对所提出的等强度风扇叶片的内部结构形式进行探索性研究,在对叶片内部结构进行拓扑优化的过程中提出了中面应力基准法,简化了优化模型,同时有针对性的解决了双向渐进结构优化法在应用中的一些技术问题,实现了等强度风扇叶片内部结构的优化,获得了内部结构的拓扑形式.所得结果可为发动机轻量化设计提供参考.      

基于A~*定长搜索算法的多无人机协同航迹规划

基于多无人机同时作业情况下的航迹规划问题,提出了一种A*定长航迹搜索算法.该算法通过选择代价值最接近给定值的节点作为最佳节点,得到定长规划航迹,接着进一步通过限定最佳节点的选择范围,改善了航迹的可飞性.仿真结果表明,利用该算法规划的定长航迹长度误差可以控制在1.4％以内,协同航迹长度误差可以控制在0.8％以内,能够满足多无人机同时到达的一般要求.     

基于隐身的三维航迹规划研究

为提高飞行器对地攻击效能,必须对其三维航迹规划技术进行研究。考虑到威胁并非不可穿越,建立了间歇式暴露模型;通过考虑飞行器姿态变化对暴露范围的影响,建立了飞行器战术隐身模型;对传统稀疏A*算法进行了改进,有效提高了规划速度,在此基础上提出了具有实时规划能力的分步规划算法,并给出了解决在线重规划的方法;最后,在真实地形下进行了仿真验证,仿真结果证明了所建模型及算法的有效性和实用性。     

启发式算法在大飞机设计中的应用综述

主要介绍了神经网络系统、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、支持向量机几种启发式优化算法(Heuristic Optimization Algorithm,HOA)在大飞机设计领域的发展和应用现状,对比分析了算法在航空工程设计上的优缺点,展望了启发式算法的发展方向,为大飞机设计提供了宝贵的理论和经验。