基于改进直觉模糊数的混合型多属性决策方法

为了解决混合型决策不同类型指标难于集结的问题,将实数、区间数以及语言变量转化为直觉模糊数形式,依据直觉模糊加权算术平均算子对各个指标进行集结,引入一种改进的得分函数对直觉模糊数进行排序比较。算例结果表明改进的得分函数是实用和可行的。     

深空大规模天线组阵布局设计

针对深空测控通信背景下大规模组阵的天线布局优化问题,给出了优化目标(即单元波束内合成波束附近的旁瓣最小化)以及优化边界条件(包括天线数、天线口径、工作频段、最小间距和最大布局范围等),并在此基础上建立了优化模型,理论分析表明,布局优化后的归一化旁瓣峰值比布局随机化的归一化旁瓣峰值低lnN/N(N为天线数)。最后基于梯度优化算法给出具体的优化流程并进行了仿真,仿真结果表明,在给出的优化边界条件下,优化后的合成波束方向图旁瓣峰值降到约-10dB,与理论分析结果基本一致。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

新舟60飞机起飞性能分析

从新舟60(MA60)的飞机飞行手册(AFM)和飞行机组操纵手册(FCOM)入手,分析了限制最大起飞重量的因素和起飞速度的选择方法,着重讨论了MA60最大起飞重量的限制因素,并以MA60从广汉至兰州的航线飞行为例分析了最大起飞重量和起飞速度的确定方法。     

多飞行器协调航迹规划方法

针对多飞行器的协调航迹规划展开研究，提出了一种基于协同进化的多飞行器协调航迹规划算法。在该算法中，不同飞行器的潜在航迹形成它们自己的子种群，并在于种群内部进化。不同飞行器间的协调关系由航迹的评价函数来实现。同时，通过使用特定的染色体表示方法和进化算子，该算法可以有效利用各种环境信息，处理各种航迹约束，并实时地生成三维航迹。     

基于卫星云图的大区域云层预测方法

云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients, HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine, SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor, KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83.8%。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的航班战略冲突解脱研究

设计了一种改进的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ）解决战略阶段轨迹规划大规模优化问题。在经典的NSGA-Ⅱ的框架下,采用一种自适应交叉算子与自适应变异算子加快算法的收敛速度并提高解的质量,同时给出衡量Pareto解集优劣的评价指标。大规模四维航迹的引入不可避免地增加了问题的复杂性,本文提出了一种有效的战略冲突解脱模型,旨在最小化潜在的冲突数量和冲突解脱成本。采用中国航路网络繁忙时段1 472架航班进行实例验证,并所提算法与经典的NSGA-Ⅱ算法及MOEA/D进行对比。实验结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法具有更好的优化效果,能够有效地解决航空器之间的冲突并产生较小的航空器航迹调整量。     

一种深度强化学习制导控制一体化算法

研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏角控制指令准确拦截目标。首先将制导控制问题转化为一个马尔可夫决策过程,然后提出了一个权衡制导精度、能量损耗和飞行时间的奖励函数,将制导控制问题转化到强化学习问题的框架中。最后采用深度确定性策略梯度算法,求解提出的强化学习问题,训练得到制导控制智能体,智能体根据导弹观测量生成舵偏角指令。通过进行大量的数值模拟,验证了提出的制导控制一体化算法的有效性和鲁棒性。