基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

升力体式浮升混合飞艇多学科设计优化

升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择，随着全球贸易的发展，逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器，混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化（MDO）方法引入到混合飞艇的总体设计中，将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上，提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化（CSSO-RS）算法，将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件，并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面，以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势，实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势，同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。      

高效率的特征型紧致WENO混合格式

特征型紧致加权基本无振荡（WENO）混合格式HCW-R结合了迎风紧致格式CS5-P和WENO格式，具有十分优异的分辨率特性。但在求解多维方程组时，HCW-R格式需要求解块状三对角方程组，因而计算代价十分高昂。采用迎风紧致格式CS5-F代替CS5-P，构造了一个新的特征型紧致WENO混合格式HCW-E。由于HCW-E的特殊形式，其可沿迎风方向、由边界处向内推进求解，避免了处理三对角或块状三对角方程组，从而其计算代价与显式格式无异。虽然就分辨率而言，HCW-E稍逊于HCW-R，但前者的计算效率要显著高于后者。因此，当花费相同的计算代价，HCW-E格式可以获得更好的数值结果。一系列求解Euler方程组的数值试验验证了HCW-E的高分辨率特性和相比HCW-R更高的计算效率。HCW-E格式的效率优势在求解高维问题时更为明显。      

GEO-UAV空天双基SAR二维分辨能力分析

收发平台分置于地球同步轨道（GEO）和无人机（UAV）的GEO-UAV空天双基合成孔径雷达（SAR）系统能够实现对重点观测区域高精度、高时相的观测，二维分辨能力为其重要的系统指标。针对GEO-UAV空天双基SAR的二维分辨能力进行了分析:首先，基于梯度法给出了空天双基SAR矢量化的二维分辨率的计算方法；其次，基于GEO-UAV空天双基SAR的构型计算了其距离分辨率、方位分辨率以及二维分辨矢量夹角；最后，基于系统的二维分辨能力提出了GEO-UAV空天双基SAR的构型设计准则，通过点目标仿真对该准则的有效性进行了验证。所提设计准则能够为GEO-UAV空天双基SAR的系统设计提供有力支撑。      

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

非均匀间距的低副瓣宽带微带阵列天线设计

为降低天线副瓣电平（SLL）和展宽带宽，设计了一款谐振频率为14.25 GHz的16阵元非均匀间距的耦合馈电微带阵列天线。天线采用多层设计，通过在接地板开矩形槽进行耦合馈电，并引入空气层，降低天线Q值，增大带宽。区别于均匀间距阵列天线的激励幅值加权，从阵元间距角度入手，利用差分进化算法降低副瓣电平，构建非均匀间距并联线阵天线。用槽面辐射的能量近似代替阵元接收的能量，观察阵元功率分配情况，并建立馈电网络所有馈线段的数学关系，保证非均匀间距条件下所有阵元为等幅同相激励。测试结果显示，天线在14~14.5 GHz范围内电压驻波比小于2，满足了卫星动中通的带宽要求；工作带宽内增益大于16 dB，副瓣电平低于-16 dB，性能优于均匀间距阵列天线。      

基于3D-Winograd的快速卷积算法设计及FPGA实现

近年来，卷积神经网络（CNN）已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性，已被认为是最有前途的CNN硬件加速器，但是受FPGA计算能力、存储资源的限制，基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先，研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程；然后，通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法，优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右，相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究，证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度，并改善在FPGA运行CNN的性能。      

圆弧激波缓聚点火及后续燃烧传播

采用激波管实验和准一维数值模拟的方法，对预混可燃气体中圆弧汇聚激波的自点火现象及后续燃烧波的传播特性进行研究。其中圆弧汇聚激波由平面运动激波通过精确设计的弧形过渡管段转变得到。研究表明:收缩段中圆弧汇聚激波波后的非均匀梯度环境由激波在平直段、弧形过渡段和扇形收缩段中传播所分别诱导的3个梯度区共同构成。随着圆弧汇聚激波的不断增强，圆弧激波后某处首先形成一个无激波的温和反应区。该反应区逆流锋面的初期运动速度远超Chapman-Jouguet（CJ）爆轰波速，而反应产物区流动则呈现出一定弱爆轰波特征。进一步分析发现，该反应锋面本质上是一种"自发反应波"（spontaneous reaction wave），而非常规意义上的动力学波，其速度与汇聚激波波后气流点火时间梯度的倒数吻合。而后，反应区的扩张速度很快降至CJ爆轰波速以下，伴随反应锋面附近激波的产生以及激波-火焰复合结构的形成。激波-火焰结构最终加速演变为反向传播的爆轰波。在一定的条件下，由于入射激波转变过程和汇聚所构造的特定点火环境，自发反应波可再次赶超爆轰波，成为新的燃烧波前；而当自发反应波速度再次低于CJ爆轰波速时，它将再次转变为爆轰波；在此过程中，原先的爆轰波阵面蜕变为反应产物中传播的激波。