基于GRASP算法的 甲板航空保障作业流程优化

甲板航空保障作业流程是连接舰载机回收和出动的重要纽带,是舰载机机群作战能力生成的核心环节。面向航空保障作业部分流程的不确定性,以航空保障完工时间最小化为优化目标,考虑甲板作业过程所涉及的固定前后序流程约束、不可并行作业约束、保障人员约束、保障设备约束和资源供给能力约束等约束条件,构建了甲板航空保障作业流程优化的数学模型;在此基础上,针对问题的求解设计了相适应的GRASP算法,在初始解构造阶段引入了基于规则的生成策略,在邻域搜索阶段采用双向对齐机制进行局部优化。基于保障任务案例的仿真结果显示,该算法有效地解决了甲板航空保障作业流程优化且相对于其他经典算法更为高效和稳定。     

地外天体着陆巡视探测自主智能技术进展

以月球、火星和小行星等地外天体着陆巡视探测任务为背景，对自主智能技术的发展现状、应用情况与未来趋势进行了分析研究。回顾了目前国内外地外天体着陆巡视探测任务的实施情况；从导航定位与环境感知、轨迹优化与制导控制、自主探测与路径规划、故障诊断与自主处理等四个方面，阐述了该领域自主智能技术的研究现状，并对未来发展态势进行了展望。     

不同支承结构下同转/对转中介轴承的刚度特性

中介轴承是耦合双转子航空发动机的关键部件，为了探明中介支承结构特征、装配条件和发动机工况对中介轴承刚度特性的影响，建立了中介圆柱滚子轴承刚度特性分析模型。模型综合考虑了中介支承结构形式、轴承内外环相对旋转方向、内外环配合参数、内外环锁紧螺母拧紧力矩、轴承工作温度、发动机转速、径向载荷和弹性流体动力润滑等方面的影响，分析了某型机中介轴承的径向刚度随各参数的变化规律。结果表明，内外环配合参数和发动机工况对中介轴承的刚度影响较大，设计时应考虑刚度变化对转子系统动力学特性的影响；中介轴承刚度对锁紧螺母的拧紧力矩不敏感。另外，中介轴承刚度同中介支承结构形式及内外环的相对旋转方向密切相关，设计时应结合气动性能和结构动力学的要求合理选取，避免对发动机的可靠性造成不利影响。     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段，其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波，本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF，Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点，本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性，并提出多个精英动态引导机制，强化算法前期的探索能力和后期的开发能力，同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度，MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。     

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要，提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先，进行了航空滚动轴承故障模拟试验，引入了故障灵敏度的定量评价指标，对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析；在此基础上，将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较；最后，进行了轴承疲劳加速试验，将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计，基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高；其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏，相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。      

车载惯导系统抗扰动自对准方法对比研究

自对准技术是陆基机动平台及装备用惯导系统的一项关键技术,其核心在于惯导系统如何在风扰、发动机振动、人员走动等各种干扰下实现快速、高精度对准.针对目前常用的惯性系解析自对准、Kalman滤波估计自对准和惯性系奇异值分解(SVD)自对准等三种方法进行了研究和对比分析,根据三种对准方法各自的实现原理,提出了一种有针对性的抗扰动优化方法,并通过了数学仿真分析和车载试验验证.结果 表明,在车载使用环境下,后两种方法都能获得较为准确的姿态信息,惯性系SVD方法可以达到与Kalman滤波方法相当的对准精度和收敛速度,且无需先验信息即可获得最优解,表现出了较好的工程应用优势.