柔性冗余度机器人动力学规划

考虑机器人的结构柔性,研究了利用冗余度机器人的"自运动"同时进行振动抑制和机器人关节力矩优化的方法.研究表明,在进行柔性冗余度机器人的动力学优化时,应从振动和关节力矩两方面考虑.若单考虑振动抑制,机器人的关节力矩将可能无穷增大,使算法失效;若单考虑关节力矩优化,机器人臂末端的振动将有可能发散.这里给出的算法同时考虑了这两方面.不同于冗余度机器人传统的优化方法--机器人雅克比矩阵的零空间优化法,这里从最优控制论的方法着手,研究了考虑结构变形的冗余度机器人利用其自身的"自运动"进行振动抑制和关节力矩优化.仿真结果,证明了这种优化方法是完全可行的.     

表面粗糙度评定用的数字滤波器最优模型

数字摅波技术的应用,极大地增强了微机化轮廓仪的功能,提高了仪器的测量精度。除功能和精度以外,滤波数据的处理效率也是仪器的一个重要性能指际。本文根据数字信号处理的理论和 ISO 粗糙度标准,建立了从表面形貌中获取粗糙度轮廓的相位校正滤波器数字模型,并讨论了提高其计算效率的一般方法。本文最后给出了满足表面粗糙度评定用的滤波器最优模型。     

飞机最快上升转弯轨迹的计算

70年代初,Miele A等人提出SGRA方法用于优化飞行轨迹计算。但方法存在时间加权系数难于确定、长时间的飞行轨迹计算积分精度不易控制及要计算数字微分等不足。对此提出一改进梯度方法,并计算了某型战斗机从亚音速三维转弯升高到超音速的最短时间飞行轨迹。结果表明,本方法稳定有效,为解决飞机最快机动轨迹的优,乜提供了一种行之有效的手段。     

空间碎片防护结构设计优化理论方法研究

航天器空间碎片防护结构设计优化在国际上属前沿课题，防护结构设计优化理论方法是其关键技术之一。在防护优化理论模型及其优化算法研究方面取得了突破性进展，建立了综合各类典型防护结构构型的统一的防护优化数学模型，提出了解决防护优化问题的几种算法：混合遗传算法，改进的差异演化算法和混合差异演化算法。最后采用航天器防护优化算例对防护优化理论方法进行了测试考核，优化结果表明了本文工作的可行性和有效性。     

嵌入式GIS中电子地图数据模型和查询优化问题的研究

对基于掌上电脑的嵌入式电子地图系统中查询优化问题进行研究,构造基于掌上电脑平台环境下多尺度数字地图的数据模型,建立一种适用于嵌入式GIS系统的四叉树空间索引,以提高空间查询的效率;提出了一种优化嵌入式GIS系统中的数据访问方法.系统应用结果表明:改进的四叉树可提高空间查询的效率,数据优化方法可加快电子地图显示和查询的速度.     

以可靠性为约束的结构优化

 常规结构优化设计存在以下两个根本缺陷:首先,没有确切考虑载荷及元件强度实际存在的不确定性,而用安全系数给以笼统的概括。安全系数取值一般较大,元、对结构带来的影响往往比经过优化设计所得到的效益还要大。第二,它是用元件的应力约束来保证结构系统安全,因此,它是结构元件安全基础上的优化设计。从系统论的观点看,元部件功能好整体功能不一定好。     

直升机红外抑制器两种进气方式下的实验研究

利用地面模拟试验件通过实验比较分析了两种进气方式对红外抑制器性能的影响。为了模拟直升机前飞和悬停两种状态,在模型上端开口,分别引入旋翼下洗气流和前端进气,对比分析了这两种状态下模型壁面温度和红外辐射强度的大小。结果表明:引入速度为18 m/s的旋翼下洗气流使得模型壁面内外两侧均受到冷却气膜的保护,从而使壁面温度降低了36%;同时再引入流量为0.2 kg/s的前端进气,可使红外抑制器模型在3~5μm和8~14μm的红外辐射强度分别降低为原来的11%和28%。     

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合，形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力，也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点，利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题，并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快，优化精度高，且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题，能够搜索到全局最优轨道。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。