舱外活动中航天员利用扶手移动的路径规划

航天员在舱外活动中,常常需要从一个工作点向另一个工作点移动.提出了一种用于搜寻两个工作点间最短通路的路径规划的方法.该方法利用人工智能中的启发式搜索A^*算法,在用栅格法对三维工作环境进行离散化的基础上,采用路径最短原则,完成了航天员在舱外活动中依靠扶手移动的路径规划.对一个例子进行了研究,并对结果进行了分析.规划的路径可为航天员舱外活动扶手的安装位置提供参考依据,以减少航天员舱外作业的工作时间、降低能量消耗以及提高航天员舱外作业的工作效率.     

上面级快速星图匹配算法研究

现有星图匹配算法存在搜索时间慢、算法实时性差的问题。为了满足上面级实时性的要求,文章采用K矢量查找算法来提高查找快速性,选择星对角矩作为星图匹配的特征量,构造星对角矩矢量,采用星棱锥星图匹配算法进行星图识别。最后采用上下位机的形式进行仿真分析,结果表明采用该星棱锥快速星图匹配算法成功率在99%以上,识别时间最长约为100ms,平均时间在15ms以内。该算法能够满足上面级对匹配算法快速性和高精度的要求。     

基于TOPSIS法的浮标拦截布阵方案效能评估研究

对浮标布阵方案进行效能评估是有效利用浮标布阵规划进行搜潜的关键环节,是反潜战术辅助决策的重要依据。研究了飞机执行应召反潜任务时布放浮标拦截阵的潜艇搜索概率模型和效能评估模型,确立浮标拦截布阵方案效能评估的指标体系;采用最优解接近度排序法（TOPSIS）对某应召反潜任务下的浮标拦截布阵方案效能进行分析和选择布阵方案,结果表明该效能评估方法为如何选择浮标拦截阵方案提供了有效的参考。     

反潜机吊放声纳扩展螺旋线形搜潜建模

针对全方位机动的潜艇目标,结合反潜直升机实际搜潜过程,分析了风因素对反潜机探测过程的影响;建立了反潜机吊放声纳的扩展螺旋线形应召搜潜模型、潜艇运动模型;依据声纳主被动探测距离模型,对主被动吊声的探测距离进行分析;仿真分析了在已知海洋环境条件下,反潜机扩展螺旋线形应召搜潜轨迹,不同发射频率和目标强度条件下的主被动吊声探测范围,以及比较分析了吊放声纳作用距离、潜艇运动样式等因素对文中提出的扩展螺旋线形搜潜方法与传统的扩展方形、扩展圆形搜潜方法的搜索概率影响.结果表明,扩展螺旋线形的搜潜效能优于扩展方形和扩展圆形.      

基于视觉搜索的飞机显示界面设计原则

对飞行员在飞行中通过视觉搜索监视各种仪表信息的过程进行研究,探索时间压力和搜索难度两个因素对视觉搜索绩效的影响,从而为飞机座舱显示界面的工效学设计提供科学依据.设计视觉搜索程序来模拟飞机显示界面,并通过预实验确定时间压力水平和搜索难度水平的典型分级范围,在此基础上进行正式实验并记录反应正确率和反应时间.采用SPSS 19.0对实验结果进行双因素分析、简单效应、回归分析等,得到如下结论:不同水平的时间压力和搜索难度对反应正确率的影响具有显著性差异;不同水平的搜索难度对反应时间的影响具有显著性差异,并且在一定条件下反应时间和干扰项数目成线性递增关系;在保证较高正确率的状态下,即在人的认知能力范围之内,不同的时间压力水平对反应时间的影响没有显著性差异.因此,在飞机座舱显示界面视觉搜索的工效学设计中,要将时间压力和搜索难度进行最佳匹配才能取得较好的工作绩效.      

基于混合并行多目标禁忌搜索算法的飞机总体优化设计研究(英文)

基于飞机总体设计中的多目标优化问题,采用了一种全新的混合并行多目标禁忌搜索算法。文章首先提出了一种创新的多目标禁忌搜索(MOTS)算法,该算法在传统的MOTS的基础上,增加了TS算法与"Pareto解"的融合机制、优秀解保留机制、"多方向搜索"策略等新的元素。随后又将该算法作了改进,创立了并行多目标禁忌搜索算法。最后在此基础上将并行多目标禁忌搜索与基于向量排序的多目标遗传算法相结合,提出了一种新的混合算法—混合并行多目标禁忌搜索算法。通过对以上各种算法运行结果的比较,得出如下结论:与改进前的多目标禁忌搜索算法相比,并行的MOTS运行结果更优,而混合的MOTS的结果又比前两者更胜一筹。     

Status and Perspectives of Dark Matter Searches in China

In this paper, we give a review of direct detection searches reported by the DAMA (China as a Co-I), and indirect detection searches reported by the ATIC (China as a Co-I). We also outline the future plans of dark matter search in China.      

基于方向自适应菱形搜索的运动估计算法

基于对运动矢量分布特性的研究,提出了一种基于方向自适应菱形搜索的运动估计算法.该算法对搜索起始点进行预测;设置"双阈值",针对匹配块提前中止搜索;并根据运动特征,自适应地选择小菱形模板和4种新型的方向自适应菱形模板,具有强烈的搜索方向性.实验结果证明,该算法不仅大幅度地减少了平均搜索点数,而且在一定程度上提高了重建图像的信噪比,其搜索速度和精度均优于传统的快速运动估计算法.      

解JobShop问题的一种组合模拟算法

针对成批车间的作业排序(Job Shop Scheduling )问题设计了一种模拟退火与Tabu Search相组合的算法.首先用模拟退火算法求得一个初始解,再利用Tabu Search进行进一步的寻优.通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。