基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

基于蚁群算法的月球软着陆轨迹优化

针对基于最省燃料的月球软着陆轨迹优化问题进行了研究。首先通过改进的函数     

一种基于FFT的Galileo搜救信号频域检测方法

Galileo搜救系统是全球卫星搜救组织(COSPAS-SARSAT)的一部分,搭载于Galileo导航星座,能对遇险用户发出的求救信号进行定位并实施救援。经卫星转发的搜救信号信噪比很低,能否在低信噪比条件下完成卫星信号的检测对搜救系统的正常工作至关重要。为了解决这一问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)运算的频域检测方法,通过理论分析和仿真验证可以看出,这种方法能有效地实现低信噪比条件下的卫星下行信号检测。     

自组织时分多址甚高频数据链的延时分析

时隙预约方法对自组织时分多址系统的延时性能有很大影响.针对动态时隙分配方案中典型的回溯搜索算法,分析了时隙空闲概率及预约冲突概率对报文延时的影响,并采用概率周期分析方法,通过引入时隙处于空闲和忙状态的概率,详细分析了报文延时与用户数和发报率的关系.最后,提出了一种新的时隙选择算法——序贯搜索算法.仿真结果表明,该算法的延时性能比回溯搜索算法优越.      

搜索营救直升机能力需求分析

搜索营救直升机在现代战争中有独特作用,其技术发展受到各军事强国的重视.本文分析了搜索营救过程拟定救援计划、搜索定位、实施营救、医疗后送的实施方法和要求,系统梳理了搜索营救直升机任务系统组成及其能力需求,总结了国外搜救直升机的发展路径和方向以及技术和管理方面的经验,并根据我国搜索营救直升机研制和使用现状,从国产搜救直升机...     

考虑机场场面滑行的停机位指派研究

合理高效的停机位分配能提高机场运行效率和旅客满意度。首先,以旅客步行时间、航空器进/出港滑行时间最短为目标函数,增加同一航空公司的航空器集中停靠约束建立模型。之后设计禁忌搜索算法,以上海浦东国际机场为对象开展实例分析,对比机场原始停机位指派方案,旅客步行时间、进/出港滑行时间分别减少5.04%、25.28%和6.36%,并进行权重灵敏度分析,建议旅客步行时间权重不超过0.7。最后,基于Flexsim设计仿真实验,进/出港滑行时间和冲突次数均减少,可接受延误水平下滑行系统服务航班量增加3.30%,进/出港最大滑行延误时间减少9.09%和2.94%。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

基于动态扰动策略的人工搜索群算法

为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法.为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群.结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性.算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在...     

永磁同步直线电机建模及混沌搜索优化设计

建立了永磁同步直线电机的电磁场有限元物理模型,以此对气隙磁密波形畸变率进行了深入的分析。通过电机参数样本空间设计,利用正交试验设计方法进行非线性回归建模分析,给出了气隙磁密波形正弦度可行的电磁方案。基于混沌搜索理论和适应函数对永磁同步直线电机结构参数进行优化。仿真结果表明,在此结构参数基础上,电机磁极偏移后其三相反电势依然有较好的对称性,为永磁同步直线电机及其他的电磁工程设计提供了一种新的思路。     

多无人机协同任务分配混合粒子群算法

针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有向图的死锁检测和修复算法,解码出对应一组可行的任务分配解或方案,实现粒子群算法解的离散化。另外,对于传统粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的缺点,提出一种基于变邻域搜索算法的跳出局部收敛策略,并建立局部搜索启动概率准则,实现跳出局部收敛和计算开销的平衡。最后,将跳出局部收敛的策略嵌入到粒子群算法中,得到协同任务分配的混合粒子群算法(HPSO)。另外,针对新目标发现导致的初始计划失效问题,设计了一种基于匹配策略的局部任务重分配方法。仿真实验证明,所提出的混合粒子群算法能够有效解决异构多无人机同时打击场景中的任务分配问题。