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基于遗传算法的电磁信号采集卫星多星规划方法 总被引:2,自引:0,他引:2
电磁信号采集卫星是一种对地观测卫星,其搜集的信息对工业、科研、军事等领域有着重要意义.对地观测卫星多星规划问题是一个复杂的组合优化问题,论文针对电磁信号采集卫星特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型.提出了基于遗传算法的信号采集卫星多星规划算法,比较了单点交叉算子与多点交叉算子的计算结果.提出了基于解修正和罚函数的约束处理方法,并比较了两种约束处理方法的处理结果.根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁信号采集卫星多星规划问题. 相似文献
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随着中国航天事业的发展,卫星地面站资源匮乏问题日益突出,需要对其进行统筹优化使用。因此,卫星地面站资源规划问题得到了广泛关注。在分析问题特点的基础上,对用户规划结果的偏好信息进行建模表达,建立了涵盖用户偏好的多目标数学规划模型,提出了基于偏好多目标进化算法的卫星地面站资源规划算法。为了进一步提升算法性能,设计了基于领域知识的启发式策略,包括:任务扩充策略、冲突消解策略以及任务缩减策略等。实验结果表明,与现有算法相比,用户偏好信息的引入能有效提升问题求解针对性,在IGD-CF (Inverted Generational Distance based on Composite Front)指标上取得了更好的效果。 相似文献
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基于多资源负荷理论的情境意识模型与应用 总被引:1,自引:1,他引:0
结合多资源负荷理论及信息认知加工理论,在注意-情境意识(A-SA)模型和注意资源分配SA模型基础上,提出了一种新的SA量化模型。该模型中,多资源负荷作用于低层次的注意感知,初期认知资源衰减结合情境激活后内在的高层次规则可用性匹配,最终输出为个体的SA水平。为验证模型可用性,采用15名被试在不同情境下开展飞行任务模拟,并结合主观的十维度情境意识测评技术(10-D SART)和客观的飞行绩效、情境意识全面测量技术(SAGAT)以及生理测量(心电、皮电及呼吸)进行实验测评。实验分析表明,模型计算的理论值变化趋势与实验结果显著相关,提出的SA量化模型对于指导驾驶舱人机界面设计和优化飞行任务分配具有一定的参考价值。 相似文献
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航天员舱外救生或作业时相对母体航天器经常要进行大角度姿态机动或姿态保持,利 用欧拉四元数描述姿态无奇异性且冗余度小。然而航天员舱外调姿时通常含有一定的约束或 是沿着某种预定轨迹,而且欧拉四元数在计算过程中可能发散。基于Udwadia和Kalaba 提出的约束运动理论,分析了航天员和航天器的相对姿态的描述方法,直接用四元数对航天 员的姿态进行动力学建模,将四元数2范数为1的约束加入到动力学方程里。利用该约束运动 理论推导和仿真了航天员姿态欧拉角奇异时的姿态跟踪控制方法。该控制方法对航天员肢体 变化引起的转动惯量等参数的改变具有鲁棒性,能通过平衡解稳定参数的选取方便地对控制 系统的性能进行调节,且计算量小。
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S形加减速的嵌套式前瞻快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
前瞻处理功能是现代数控系统的标志性功能之一,前瞻算法设计直接关系到数控机床的加工效率和运动平稳性。针对目前广泛研究的S形加减速前瞻算法复杂、难以满足实时性要求的问题,从工程实现的角度设计了嵌套式自适应前瞻算法。依据S形加减速曲线的对称性建立了速度规划模型,通过对加速度等效曲线逼近提高了模型求解效率,给出了S形速度规划曲线构造和校验两主要运算阶段的解析解。以连续短直线加工为例,给出了完整的嵌套式快速前瞻算法和实例加工验证。实验结果表明,所提出的算法能获得全局最优运动效率,计算量不足传统方法的30%,结果精确,耗时稳定,能满足现代数控系统甚至是高速高精度数控系统对前瞻处理的实时性要求。给出的解析结果对S形加减速模型的求解有通用意义,可适用于连续短直线、二次曲线以及非均匀有理B样条曲线(NURBS)等参数曲线的S形加减速前瞻速度规划。 相似文献
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企业的技术改造,是指把先进的科学技术成果应用于企业生产的设备、工装、原材料、能源等各个领域,改造落后的技术,提高产品质量和生产效率,降低消耗,实现以内涵为主的扩大再生产,提高企业的经济效益和综合实力。因此,技术改造是传统产业向现代化产业转变的关键环节之一。特别是作为高科技的航天产业,设备仪器、计量检测等手段的技术改造,是保证航天产品高质量与高可靠的技术基础和物质基础。没有高新技术,没有现代化的设备、工装和计量检测装置,就没有航天的未来。 相似文献
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基于多智能体混合学习的多星协同动态任务规划算法(英文) 总被引:2,自引:1,他引:1
针对多星协同动态任务规划问题,以往多采用基于启发式的重规划算法,但是由于启发式策略依赖于具体任务,使得优化性受到影响。注意到协同规划的历史信息对后续协同规划的影响,本文提出了一种基于策略迭代的多智能体强化学习和迁移学习的混合学习算法求解该问题近似最优策略。本文的多智能体强化学习方法利用神经网络描述各颗卫星的强化学习策略,通过协同进化的方法迭代搜索具有最优拓扑结构和连接权重的策略神经网络个体。针对随机出现的观测任务请求导致历史学习策略失效,通过迁移学习将历史学习策略转换为当前初始策略,保证规划质量前提下加快多星协同任务规划速度。仿真实验及分析结果表明本文算法对动态随机出现的任务请求有良好的适应性。 相似文献
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针对星光折射导航算法研究时星图模拟与匹配复杂的问题,提出一种构造折射星场的方法用于导航算法研究和评估。通过对星光折射几何关系的研究,得到一颗满足几何关系的折射星,再将它绕地心矢量方向旋转得到其他满足条件的折射星,构造折射高度均为25km的折射星场,解决了仿真研究时对星图的需求问题。建立带摄动的航天器运动方程,利用扩展卡尔曼滤波算法和构造出的星场进行导航仿真。仿真结果表明,观测到的折射星之间的角距接近于或小于星敏感器的精度时,无法进行星光折射导航;当观测到3颗星的持续时间大于等于0.8s时,该导航系统的三轴位置误差均小于139m,证实了构造折射星场方法的有效性。 相似文献