改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

航空发动机在飞机短舱内安装的路径规划研究

综述了国内外航空发动机在飞机内安装路径规划方法的发展现状 ;分析了航空发动机在飞机内安装路径的要求和特点 ;结合传感器C -空间障碍建模方法 ,提出了视觉传感器安装规划方法 ,将该方法在二维空间的实现扩展到三维空间 ,应用于航空发动机在飞机内安装的路径规划 ,并进行了适用性论证     

基于改进A*算法的狭窄空间装配路径规划

针对飞机总装过程中部分狭窄区域存在装配路径仿真困难,提出三维空间下改进A*算法,进行装配路径规划。将A*算法由二维平面推广到三维空间,同时考虑安装物体的尺寸及旋转对装配路径的影响。对安装空间和安装物体进行网格化处理,形成地图映射。根据安装物体在三维空间中的移动和旋转成本,建立评价函数,利用改进A*算法进行启发式搜索,获得装配路径节点。利用CATIA二次开发技术,在CATIA装配环境中进行算法实现和路径仿真。仿真结果表明该方法可以有效控制安装物体的移动及旋转,避开在狭窄空间中的障碍物,生成装配路径。     

基于0-1整数规划的航空薄壁件定位布局优化

为了减少航空薄壁件的定位变形,提出了一种基于0-1整数规划的定位布局优化方法,并对适应自动钻铆的预装配工装的内型卡板布局进行了优化设计。该方法基于"N-2-1"定位原理,将布局优化问题转化为0-1整数规划问题;以对薄壁件定位系统参数化建模分析得到的薄壁件最大变形量最小为优化目标,建立定位布局递推优化模型;采用分步求解的策略,通过混合粒子群算法对薄壁件进行定位布局优化。     

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。     

一种全程控制的模糊遗传算法在结构优化中的应用

将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进。将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化。结果表明:连接效率和优化效率均得到改善。      

基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模

为了克服现有航空发动机状态变量建模过程中的不足,采用了一种改进粒子群算法建立航空发动机状态变量模型。首先改进了粒子群算法,提出一种每个粒子根据自身适应值动态调整其惯性系数方法来平衡搜索性能;对群体最优位置进行实时的代内更新以提高搜索速度;为避免陷入局部最优,在最优个体附近进行随机搜索。其次利用该算法建立航空发动机状态变量模型,根据航空发动机在稳态点处的线性化模型应与在该同一稳态工作点处的非线性模型响应一致的原则构造适应值函数,仿真结果表明所建立的状态变量模型不论是稳态过程还是动态过程都与非线性模型响应基本一致,建模精度较高,建立过程简便。     

基于改进L-SHADE算法的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机健康因子求解寻优精度差的问题，提出了一种基于改进L-SHADE算法的航空发动机性能退化评估方法。首先，采用多工作点分析方法拓展发动机健康因子估计的适应度函数，解决气路测量传感器数量不足的问题；其次，通过引入非线性种群缩减策略解决种群快速缩减的问题，同时通过改进的优化加权变异策略，改变不同迭代阶段贪婪算子的权值，增加算法的全局搜索和局部开发能力；最后，在30个经典基准函数上验证了改进算法的收敛精度和鲁棒性。对航空发动机性能退化评估的计算结果表明，改进L-SHADE算法增强了算法迭代前期的种群多样性和算法后期的开发能力，计算精度较标准L-SHADE算法平均提高了65.5%，能够满足工程精度要求，具有较强的工程适应性，能够应用于实际飞参数据，从而为发动机健康管理和性能监测提供理论依据。     

一种基于改进A*算法的三维航迹规划方法

采用了一种改进的网格A*算法进行了飞行器的三维航迹规划。将启发函数中的直线距离替换为折距,对其进行了改进。改进后的启发函数有效地减少了规划过程中扩展的节点数,从而减少了搜索时间,并且扩展节点时,只选择满足飞行器的飞行性能约束的邻点,减小了搜索空间。仿真结果表明,应用该规划方法,飞行器能够进行在线实时三维航迹规划。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

突防飞行与多区域搜索一体化侦察航迹规划

针对战场环境下无人机的侦察路径规划问题，首先设计突防飞行与多目标区域搜索的一体化侦察航迹规划策略。然后针对侦察任务中的突防问题，在传统快速扩展随机树(RRT)的改进算法基础上，提出一种基于改进RRT^*的无人机突防航迹规划方法，通过设计目标偏置算法解决了传统RRT算法采样点随机性大、收敛速度慢等问题。针对侦察任务中的目标搜索问题，使用改进的旋转卡壳路径规划器(RCPP)进行覆盖式航迹规划，提高了搜索覆盖率。最终通过对比仿真试验，验证了所提出算法的优越性，以及算法应用于战场侦察任务的有效性。     

基于DSAS算法的直升机贴地飞行在线航迹规划

通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间.     

飞行器航迹规划中的规划区域建模方法

针对网格法用于规划区域建模的不足,提出了一种新的规划区域建模方法-多航迹区链接图法.该方法在对规划区域进行建模的过程中充分考虑飞行器的特性、飞行环境和使用特点,结合规划区域中障碍物的属性、形状和分布情况构造出航迹点的候选区域,从而得到规划空间的多路径区连接图的建模描述,基于这种建模描述使用优化算法来规划飞行器的较优或"可行"航迹.仿真结果表明,该算法有效的利用了背景知识,计算快,耗时少,搜索效率高,对于有效地解决战场环境下飞行器的航迹规划有工程实用价值.     

面向机电产品布线规划的空间预处理技术

针对面向布线优化求解的空间模型的性能评价研究不足,目前的空间模型仍然广泛存在影响布线算法求解效率和质量的问题,首先建立了布线空间模型性能评价模型;然后分析了布线规划对空间模型的需求,提出了基于八叉树的空间信息模型及其空间预处理技术;最后通过实例验证了基于八叉树的空间预处理技术的有效性,以及布线空间模型评价模型的可行性。     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法

针对无人机基于环境感知进行局部路径再规划的实时与安全性问题，提出了一种基于改进速度障碍法的局部路径避障规划算法。将传统速度障碍法拓展到三维空间中，建立三维空间速度障碍模型，将机动性动态障碍物在速度空间中的运动不确定转化为位置不确定，实时性更好，提高了避障水平与安全裕度；通过定义和引入自适应威胁距离，提高了无人机在避障过程中对原航迹的利用率；利用空间几何分析，求解无人机空间自主避障的最优速度，实现局部路径动态实时规划。通过比较分析对遇、追击和交叉3种场景下的局部路径避障规划仿真结果，验证了该算法的实时性、可行性和有效性。     

基于改进A*算法的可行性路径搜索及优化

针对路径搜索和路径优化问题，提出了一种改进的A＊搜索算法。对估价函数予以加权处理，并引入“人工搜索标志”，避免重复搜索无效区域，能有效且快速地逃离障碍物陷阱，使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径，并对可行性路径进行了优化，得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。     

无人机三维航路规划技术研究及发展趋势

由于搜索空间巨大,三维航迹规划一直是航迹规划中的难点,而无人机只有进行精确的三维航迹规划才能提高低空突防的成功率。本文描述了无人机在线航路规划的影响因素,分析了无人机动力学约束及威胁场约束,探讨了无人机航路几何建模方法及三维航路规划算法的研究概况,并着重分析了三维航路规划算法如禁忌搜索、人工势场法、粒子群优化算法、Dijkstra算法及A＊算法。最后,阐述了无人机三维航路规划面临的关键问题及发展趋势。     

通用航空飞行器参数化建模及气动特性分析

提出一种新的通用航空飞行器布局方案。应用基于二次曲线的模线设计方法,构造通用航空飞行器翼身组合体的布局方案。通过二次曲线的控制点和形状参数实现参数化外形建模,提高了布局方案设计的效率,为进一步的气动特性计算和布局方案设计优化奠定了基础。采用修正的牛顿流理论和一阶平面面元法,对通用航空飞行器进行高超声速气动特性计算,并对其飞行轨迹进行了仿真和优化。计算结果验证了通用航空飞行器布局方案的合理性,显示了参数化外形建模方法在通用航空飞行器布局选择和进一步深入研究中的实用性。     

基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。