航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究#br#

航天器对大容量高效计算的要求越来越高，现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求，需要建立具有自组织能力的智能计算体系，还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型，并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO EACO算法，先利用粒子群算法生成初始调度方案，再用该方案初始化蚁群算法，利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明，该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.     

基于改进鸽群算法的高超声速飞行器轨迹优化

采用基于罚函数思想的约束处理技术改进鸽群智能算法,应用于复杂的带约束的飞行器轨迹优化问题。以高超声速飞行器爬升段轨迹优化为例,建立其包含微分方程约束、路径约束和终端约束的优化数学模型,通过罚函数构造算法的适应值函数并对优化变量添加边界强约束,将改进的鸽群智能(PIO)算法和粒子群(PSO)算法对高超声速飞行器爬升段优化数学模型进行对比仿真分析。仿真结果表明,改进的鸽群智能算法在解决此类复杂带约束优化问题中展现出了更好的优化效率,具有良好的工程应用价值。     

基于改进蚁群算法的无人机路径规划

针对传统无人机路径规划算法存在规划效率低以及无法满足特定任务需求的缺点,提出了基于改进蚁群优化算法的无人机路径规划算法。首先,将待规划区域栅格化,给每一个网格按顺序编号;其次,在路径搜索时引入了一种双向搜索机制,对信息素的更新规则和下一步节点的选择方法做出改进;最后,提出了一种新的方法来整合两组蚂蚁生成的路径,并给出了若干仿真试验结果。结果表明,所提算法相比传统算法更能有效避免过早陷入局部最优,收敛速度加快,生成满足任务约束的最短路径。     

应用轨迹优化策略的直升机任务科目基元仿真

任务科目基元的飞行试验是ADS-33E-PRF对直升机飞行品质的判定标准。针对直升机设计过程中飞行品质难以事先评定的特点,提出了一种基于轨迹优化策略的直升机任务科目基元数值仿真方法。该方法将飞行品质规范对直升机位置、姿态和速度的限制处理为状态量的边界约束,以完成任务科目基元的时间为目标函数,结合直升机自身的性能和安全性约束,建立了针对任务科目基元的直升机轨迹优化模型。求解该模型得到直升机完成相应任务科目基元所用的时间,便可定性判断直升机飞行品质是否满足ADS-33E-PRF对这一任务科目基元的要求,从而在设计之初对优化直升机总体设计参数提供参考。对某型直升机悬停转弯机动科目进行仿真计算,验证了该方法的正确性和有效性。     

变循环发动机双涵道模式下变几何控制探索

为了实现变循环发动机的性能优化,利用混合优化算法寻找最优的几何控制变量来实现变循环发动机的性能提升。在节流优化过程中,采用了单独减小高压转子转速和协同调节高低压转子转速两种控制方案,并计算了巡航状态时在这两种控制方案下发动机由最大推力到50%最大推力的节流过程中,发动机性能参数和工作参数的变化。计算结果表明:在高度为11km、马赫数为0.9条件下,保持进口流量不变,在50%最大推力时协同调节方案相比单一调节方案,发动机的耗油率下降了5.997%,另一个巡航状态(高度为9km,马赫数为0.8)下也有相似的结果。这表明采用高低压转速协同控制能对发动机进行更有效的控制,进一步改善了发动机的巡航性能。     

基于结构模态的机翼带吊舱有限元建模方法

针对无有限元模型的颤振计算建模问题,提出了一种采用结构优化方法建立有限元模型的方法。依据标准算例的结构尺寸和材料特性建立其有限元模型,采用集中质量单元和连接杆模拟外挂吊舱结构,得到了机翼带吊舱的标准模型。计算其结构模态并作为优化目标,建立几何尺寸、质量与标准模型一致。但结构参数不一致的初始模型;然后采用敏度优化算法优化初始模型,得到机翼带吊舱的优化模型。计算结果表明,优化模型与标准模型的颤振速度和频率均较为接近。     

一种求解函数全局优化问题的正交方向法

提出了一种求解函数全局优化问题的正交方向法.该方法通过前三轮大范围的正交设计寻找全局最优解的大体位置,然后通过若干轮小范围的正交设计进行最优解的精确逼近.每一轮正交设计中,探索设计空间的试验点依据正交表围绕一个中心点产生,设计变量的取值范围逐渐减小.而在每一轮正交设计后,采用一维搜索提高搜索精度.一维搜索的方向由每轮正交设计的中心点和最好(或最坏)点决定. 该算法计算量较小且易于编程.采用两个数学优化问题和一个火箭动力、水平发射的单级入轨飞行器的弹道优化问题对算法进行了测试.这些算例表明,当目标函数的极值数少于正交表提供的试验方案数时,正交方向法常常能以较小的计算量获得全局最优解.     

进化策略在火箭发动机静态特性研究中的应用

建立了全流量补燃循环发动机的静态特性的数学模型.描述静态特性的数学模型是由一组非线性方程组成的.采用基于进化策略的进化算法求解全流量补燃循环发动机的静态特性方程,将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题,建立了进化策略计算模型.讨论了进化策略算法在进化计算过程中使用的变异算子、重组算子和选择算子的设计,以及对约束条件的处理方法.数值计算的结果表明,利用基于进化策略的算法可以在较大范围内进行全流量循环液体火箭发动机的静态特性研究.