GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

基于解重扩算法的GPS抗干扰实时接收机研究

提出了一种基于解重扩算法的GPS抗干扰实时接收机系统的硬件实现方案。此方案充分利用解重扩算法和GPS接收机的特点,将两者紧密耦合,并根据FPGA和DSP的不同性能,实现了资源的合理配置。实测数据验证表明,该系统不仅能够抑制干扰信号,而且可对卫星信号产生较大增益,实现多波束抗干扰。     

基于等效系统拟配的人-机闭环系统稳定性研究

对于现代带电传操纵系统飞机,其人-机闭环系统是非线性高阶复杂系统.针对带电传操纵系统人-机闭环系统稳定性问题,运用遗传算法在频域内对人-机闭环高阶系统进行了等效拟配,提出应用根轨迹法对拟配得到的低阶等效系统进行稳定性分析.仿真结果表明,用遗传算法进行等效拟配能够避免初值选择问题,拟配精度较高.所提方法能够考虑到驾驶员环...     

基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

声纳浮标阵目标搜索优化布放算法

为提高声纳浮标阵的目标搜索效率,文章首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后提出了基于多点随机搜索、分区分支界定和遗传算法的浮标阵优化布放方法。仿真结果表明：这3种优化方法均优于传统布放方法,多点随机搜索算法性能最差但适合短时间制定布放策略;分区分支界定算法适合优化较少参数的浮标阵形,保证能找到最优点;对于较...     

基于蜂群算法的舰艇编队维修作业调度方法

针对编队维修保障系统需要对编队内所有舰艇装备提供快速有效的保障,使之具有持续作战能力,将维修保障过程中涉及的机构及资源,分割为功能相对独立的多个智能体Agent,并提出基于多Agent的具有良好扩展性和智能性的舰艇编队保障体系架构.基于该架构中Agent单元的特点,提出基于蜂群算法的任务调度优化方法,该方法可缩短舰艇编...     

水下重力辅助惯性导航关键技术研究及实现

重力辅助惯性导航已渐成水下导航领域的研究热点,其实现是一项复杂的工程,涉及多项的关键技术.文章首先介绍了重力辅助导航的基本原理;之后详细阐述了在真实海洋环境下,重力辅助导航所需解决的若干关键技术问题,并给出了相应的研究成果;最后总结了我国水下重力辅助导航的发展趋势及研究的若干建议.     

基于低可探测性的参考航迹规划

根据分层规划思想,确定参考航迹是进行航迹规划时首先要解决的问题。在充分考虑雷达探测的各种环境因素及飞行器RCS方位分布特性的基础上,将雷达对目标发现概率作为参考航迹的一个重要评价指标,基于自适应进化算法,采用新的遗传算子,最终生成综合考虑雷达威胁和飞行距离的参考航迹。结果表明,该航迹规划模型能根据对低可探测性和航程的不...     

基于模态与遗传优化的某卡车振动特性分析

针对汽车驾驶室在常用高速(65～80 km/h)时,驾驶室左右晃动的振动问题,分别建立了车体、车体与板簧的系统模型,通过试验和仿真计算得到了其自由与约束状态下的振动模态分布,找到了驾驶室产生晃动的主要原因.以板簧刚度、车体刚度为变量,将约束模态分析与遗传算法相结合,对板簧和车体组成的系统进行了优化,并通过改进使常用车速下的驾驶室响应达到了舒适性要求.     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。