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目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,结合目标机动轨迹时间序列的混沌特性,提出一种基于相空间重构理论和Volterra泛函级数的目标机动轨迹预测模型。该模型首先采用0-1检测法验证了目标机动轨迹时间序列具有混沌特性;其次,利用C-C法确定嵌入维数和时间延迟,对目标机动轨迹时间序列进行了相空间重构;然后,引入Volterra泛函级数预测模型,为了克服高阶Volterra核函数求解复杂的难题,提出一种混沌变异自适应粒子群算法,构建一种基于改进粒子群算法辨识的Volterra级数预测模型,并将其应用于目标机动轨迹预测;最后,将所提算法与卡尔曼滤波算法以及机器学习算法进行单步和多步预测对比,同时将改进粒子群算法与其他智能算法进行性能比较。仿真结果表明:所提预测模型具有良好的单步和多步预测性能,改进的粒子群算法具有参数辨识精度高、收敛速度快的优点。 相似文献
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基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计. 相似文献
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针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。 相似文献
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《载人航天》2017,(2)
快速交会远程导引段轨道机动过程中,交会时间受限、考虑测控约束的最小燃料消耗脉冲交会属于多变量优化问题,需要建立一种混合的优化算法对问题求解。建立了基于Lambert双脉冲的多脉冲快速变轨策略模型,给出一种三步串行的混合智能优化算法对模型进行求解。首先利用粒子群算法搜到全局最优解的近似解;然后以全局最优解的近似解作为二体模型的初解,用序列二次规划算法对全局最优解的近似解进行局部优化,所得解为精度较高的精确解;最后以二体模型下所得的解为初值,用最小二乘法解非线性摄动约束的快速交会问题。使用三步串行的混合优化算法对基于轨道要素的变轨策略进行仿真验证与分析。仿真结果表明,该算法能够规划出椭圆轨道到圆轨道共面、两椭圆轨道异面以及考虑测控约束情况下的快速交会轨道机动策略。 相似文献
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基于粒子群算法的飞机总体参数优化 总被引:6,自引:1,他引:5
现有的飞机总体参数优化方法在效率和适应性上存在不足。考虑到粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,它对不同复杂约束条件下的多目标优化问题较常规方法更具简便性和适用性。因此,提出了使用非数值计算的粒子群算法来改进飞机总体参数优化效率。详细研究了粒子群算法在飞机总体参数优化上的应用方法,并着重于3个方面:①以航程、商载和起降距离为优化目标的粒子群算法构建;②粒子群算法中因子的自适应修正方法;③基于粒子群算法的飞机总体参数优化流程。计算结果与文献结果相比具有较好的一致性和合理性,所提出的方法可有效地应用于飞机总体参数优化。 相似文献
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针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷入局部最优的问题,把生物趋化原理引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在吸引操作而没有排斥操作的单向性,提出一种保持种群多样性的改进算法,并对其关键参数的选择进行了研究。仿真实验结果表明,与传统粒子群优化算法相比,基于生物趋化的粒子群算法对于处理复杂的多峰函数或优化问题,可显著提高算法的全局寻优性能。 相似文献
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《载人航天》2016,(1)
针对空间柔性机械臂的末端残余振动抑制问题,提出了一种基于逆运动学分析和粒子群优化算法的柔性机械臂笛卡尔空间轨迹规划和振动抑制的新方法。采用自然坐标法和绝对节点坐标法分别对柔性关节、柔性臂杆进行动力学建模,最终得到全面考虑柔性特性的柔性机械臂动力学模型;针对机械臂末端笛卡尔空间"点到点"和"静止到静止"的规划运动,采用五次多项式函数对末端轨迹进行离散规划,并通过逆运动学理论分析求解得到含冗余参数的关节空间电机转动轨迹;采用粒子群优化算法(PSO),将满足机械臂末端振动最小化的轨迹规划问题转换为待定冗余参数的优化问题,并迭代优化求解该参数;最后以三自由度柔性机械臂开展仿真研究。仿真结果表明,提出的规划方法具有很高的收敛速度,节约了计算时间;能够实现预定的机械臂轨迹规划;对机械臂末端点的残余振动能够进行有效地抑制。 相似文献
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针对高阶非线性系统的位置控制器PID参数优化问题,以五阶传递函数横动伺服系统为例,结合粒子群算法成功实现了参数的优化。设计了粒子群算法的PID参数优化原理。在已知系统传递函数的基础上,利用ZN法进行参数初求解,然后利用粒子群算法对初解进行参数寻优,并将优化前后的系统进行动态性能对比,结果表明:优化后的高阶非线性系统动态性能更好,响应速度更快,调节时间更短,鲁棒性更强。 相似文献
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针对跟踪星主动交会目标星的轨道转移问题,给出了考虑观测的双冲量最优交会迭代算法。首先对考虑观测的轨道交会问题进行了分析,给出了椭圆转移轨道的存在性判定方法。在此基础上,给出了基于粒子群的优化求解方案。经过对两异面椭圆轨道转移问题的仿真解算,求得了最优交会轨道,验证了算法的正确性。该研究成果可作为工程应用的有益参考,并为其他带约束的轨道交会优化问题提供可行的求解方案。 相似文献
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针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。 相似文献
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Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性. 相似文献
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针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。 相似文献
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基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。 相似文献