采用敏度分析和计算流体力学的气动力设计最优化

介绍一种以计算流体力学（ＣＦＤ）－敏度分析算法为基础的气动设计优化方法。这种方法新颖而有效，可用于设计轴向推力最佳的超音速冲压式喷气发动机后体外形。用无粘流分析方法求解欧拉方程，依次产生目标函数和各种约束。因此，ＣＦＤ分析是与最优化过程采用的约束极小化方法相结合的。对于最优化所需的敏度系数，即目标函数和约束的梯度采用半解析法获得，而不采用传统的有限差分平滑方法。在一维寻优过程中，为了降低计算成本，     

求解轨迹优化问题的局部配点法的稀疏性研究

直接配点法通过对控制变量和状态变量都进行离散将轨迹优化问题转化为非线性规划(NLP)问题。为了提高NLP的求解效率,需要利用其偏导数的稀疏特性并建立偏导数的高效计算方法。本文研究了局部配点法离散得到的NLP的一阶偏导数的稀疏特性,建立了一阶偏导数的高效计算方法。推导了NLP的目标函数梯度和约束雅克比矩阵的数学表达式,得到了NLP偏导数的稀疏型,并且将NLP的偏导数分解为原始轨迹优化问题的偏导数。由于原始轨迹优化问题的约束和变量的数量远少于NLP的约束和变量的数量,从而显著减小了NLP的一阶偏导数的计算量。含有离散气动力和推力数据的仿真算例验证了本文方法的有效性。仿真结果表明,与有限差分法直接计算NLP的偏导数相比,本文方法能够将优化耗时减小至4%以内,随着离散节点数目的增加,计算效率的提升更为显著。     

一种可变形桁架逆运动学方法

针对空间站组装舱段转位过程中,以可变形桁架(VGT)作为空间操作机构的系统的逆运动学问题进行了研究。给出了一种基于等效机械臂模型和工作空间密度函数扩散过程的逆运动学方法,其基本思想是:首先计算VGT各级的等效机械臂模型,由关节运动范围得到单级机械臂的工作空间密度函数,将后一级关节点的工作空间密度函数视为之前各级的扩散过程,寻找使得末端在期望位置工作空间密度函数的值最大的一组等效机械臂模型关节变量值,计算该组等效机械臂模型对应的桁架模型可调杆长度值,即为所求逆运动学。与通过蛮力枚举求解可调杆长度的逆运动学方法相比,本文的方法能够有效提高运算效率。最后通过仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

基于分层人工鱼群的相干极化-DOA联合估计

智能优化算法是解决多维非线性优化问题、提高计算效率的有力工具。本文针对相干辐射源极化-空间角联合估计中计算量巨大的工程难题，以广义子空间拟合约束公式为代价函数，提出一种分层人工鱼群算法。该算法基于分层协同策略将鱼群分为底层和顶层，底层以人工鱼群算法进行全局搜索以保证种群多样性，顶层以粒子群算法进行局部搜索以加快收敛速度。仿真结果证明：分层人工鱼群算法能大幅降低广义子空间拟合的计算量，尤其是在较多目标的情况下。算法可有效提高计算效率，同时可提供优于传统人工鱼群算法的估计精度。     

攻击角度约束下的分布式强化学习制导方法

为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差，设计了一种新的奖励函数，使导弹在满足视场角约束的同时，视线角向期望值收敛。此外，为了增强强化学习模型的泛化能力，提出了一种分布式探索策略，提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比，所提制导方法的攻击角度误差更小，收敛速度更快。     

IC粘片机焊头四杆机构实现预定轨迹的遗传算法优化设计

论文设计了一种IC芯片粘片机焊头平面四杆机构，针对焊头机构在运动平稳的情况下，面向运动输出轨迹的空间约束需求，确定优化参数，并建立了满足两个优化目标的多元约束非线性数学模型，应用模拟生命进化机制的遗传搜索算法，在MATLAB平台上编写程序进行了优化设计。结果表明，目标函数值趋于零，优化设计的焊头平面四杆机构参数能够很好的满足设计目标要求，为后续的工程实际应用提供设计方法、数据支持。     

考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法

针对红外导引头侧窗探测模式下,非对称视场约束造成末制导阶段目标易丢失的问题,提出一种考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法。首先,基于体视线坐标系建立三维相对运动模型,得到不依赖于“小攻角”假设的准确模型。在处理无过程约束问题的模型预测静态规划方法基础上,引入松弛变量与虚拟控制量,设计出考虑侧窗视场约束的末制导算法。为了进一步降低末制导算法对初始猜测轨迹的依赖性,提高适应性与计算效率,提出逐步增加约束条件的计算策略。仿真结果表明,该方法在末制导过程中满足侧窗约束,相比于凸优化方法,优化变量减少,计算速度更快;相比于基于障碍李雅普诺夫函数的末制导律,能够满足侧窗约束,同时能适应不同的初始条件。     

最佳矢量与遗传算法在结构系统可靠性优化中的应用

利用目标函数和约束函数的梯度信息,给出了基于结构可靠性的最佳矢量优化方法,其具有较强的局部搜索能力、收敛快等特点,并结合遗传算法较强的全局搜索能力构造了基于最佳矢量优化方法和遗传算法的混合算法。该方法结合了二者的各自的特点,使两种算法的搜索能力得到了相互补充,祢补了各自的弱点。结合算例表明,应用该方法所得的优化结果好于单独使用最佳矢量优化方法或单独使用遗传算法所得的优化结果,该方法是一种优化能力、效率较高的优化方法。     

基于借力飞行技术的星际多目标交会转移轨道设计

针对深空探测中的转移轨道问题,提出一种星际多目标交会转移轨道设计方法。该方法基于Tisserand原理,采用能量曲线确定交会目标的序列,由Pork-Chop图确定设计参数的可行域和时序,避免了传统方法在交会目标序列和初始轨道段设计中的缺陷。将多目标交会转移轨道设计问题归结为一种非线性多约束多变量搜索寻优问题,通过梯度下降法,选取目标函数的负梯度方向作为每步迭代的搜索方向,逐步逼近目标函数的极小值点,从而使转移轨道优化问题得到简化。最后,将本文的设计方法用于解决欧空局的ROSETTA任务深空转移轨道的设计,设计结果与欧空局公布的结果一致,从而验证了该设计方法的可行性和正确性。     

基于拟牛顿方法的非线性求解及应用

针对某测量任务中以两套一主三副测量体制联测距离和变化率为对象,给出了拟牛顿求解方法.通过测量梯度的变化,构造了一目标函数的模型使之快速收敛.任务实测数据计算结果显示:该法解决了非线性求解问题,为任务提供了有效的技术支持.     

基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原

提出了一种基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原新算法。为了有效地从湍流退化图像中估计出退化模型，在湍流点扩展函数的优化估计过程中合理地融合了有关湍流点扩展函数的一些基本的先验知识。首先，将点扩展函数的非负性和光滑性约束加入到目标函数中。再针对湍流点扩展函数的衰减性质，建立了一个具有非线性和空间各向异性的正则化函数，使其在重建点扩展函数时能适当地进行空间梯度平滑。由此通过迭代极小化目标函数来优化估计湍流点扩展函数值，进而恢复图像。对各种噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法具有较强的稳定性和抗噪能力。     

基于增量学习的高光谱图像目标检测

高光谱图像目标检测是高光谱图像分析中的重要研究内容之一。本文从经典有效的约束能量最小化算法出发,提出了一种基于增量学习的高光谱目标检测方法。当获得新的样本时,不需要重新计算所有样本的自相关矩阵即可对检测器模型进行更新,减轻了星上有限计算资源的负担。实验结果表明:本文提出的目标检测算法在压制背景光谱的同时可以更好地适应目标光谱,提高了算法的检测性能。     

环月飞行器返回轨道设计与优化

针对传统月地返回轨道设计方法在从初始轨道直接转移的局限性,提出一种基于Lambert问题的月地转移轨道设计方法。该方法重新选取了轨道约束参数,并在笛卡尔坐标系下建立了返回轨道动力学模型,并基于该模型全面分析了返回轨道关于约束参数的变化特性。此外,针对带有约束条件的返回轨道优化设计问题,提出了快速收敛的函数构造法,并给出了有效的目标函数形式。以某一在轨环月飞行器的轨道参数作为初始轨道进行返回轨道计算,结果验证了所提出返回轨道设计方法以及函数构造法的有效性。     

考虑时间约束的无人飞行器航迹规划

在分析时间误差分配的基础上,本文提出了一种考虑时间约束的航迹规划方法.该方法对传统的航迹结构进行了改进,通过速度调整策略和在代价函数中加入时间约束驱使算法找到使到达目标点时间误差尽可能小的航迹.同时,分别研究了起飞时间误差,速度调节能力及飞行速度误差三个因素对到达目标点时间误差的不同影响.     

遗传算法在固体发动机结构可靠性计算中的应用

通过对偶遗传算法及采用实数编码技术、交叉概率Pc和变异概率Pm的自适应调整，同时嵌套快速梯度运算，不仅加快了搜索，提高了收敛速度，且明显地改善了定位精度，有效地避免了求解有约束的非线性优化问题时采用惩罚函数法所存在的问题。用此方法计算了受极限状态方程约束的固体火箭发动机结构可靠性指标β，算例表明该处对计算结构可靠性指标β非常有效。     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。     

深空探测器约束简化与任务规划方法研究

针对深空探测器现有的任务规划方法在处理系统间复杂约束时存在的约束复杂度高、实时响应能力差、计算效率低等问题,提出一种新的约束简化方法和启发式连续任务规划方法。首先,在时间线规划模型中根据两两子系统间的实时状态关系定义启发式因子,并利用该因子在规划周期内的取值建立子系统间时间线临时从属关系,从而合理地降低规划过程中的约束复杂程度;然后,在规划算法中采用时间线状态扩展策略,根据时间线临时从属关系对各子系统间的状态进行横向和纵向扩展,从而实现对目标任务规划进行快速排序。仿真结果表明由启发式因子建立的时间线临时从属关系有效简化了任务规划过程中的时间约束和资源约束、提高了任务规划的效率和灵活性。     

飞行器贮箱整体网格加强壳的优化设计

在弹性力学分析和结构设计分析的基础上,可以建立一个很好的设计模型,而成功的设计经验则可从中找出最有效的约束。由此就可采用一个直接寻优方法——筛网法,其搜寻区局限在最有效约束面上,它的计算程序简捷,中间结果可打印或绘成曲线,直接反映目标函数与最优参数之间的关系,十分直观,便于工程应用。     

基于混合遗传算法的多目标动态优化设计

针对多目标动态优化设计中，解空间复杂、目标函数高度非线性、部分目标函数灵敏度容易求得等特点，综合利用多目标优化技术、遗传算法和梯度优化技术，提出了一种新的多目标混合遗传算法。这种算法在“并列选择遗传法”的基础上尽可能多地利用目标函数的灵敏度信息以加速收敛速度，同时通过各目标的重要程度和满意程度来决定相应的子种群大小以达到各目标的协同优化。在探讨了该方法的思想之后，着重研究了其实现步骤和关键技术，最后用一个浸水旋转壳的多目标动态优化设计为例，证明了本文方法的有效性。     

规避姿态禁区的航天器姿态机动路径规划

对航天器姿态机动进行路径规划以规避姿态禁区,能有效保障航天器安全运行,提高在轨寿命。文章研究了多约束条件下的航天器姿态机动路径规划问题,将工程约束表达成明确的函数,提出了基于比例微分控制的编码方法,设计了一种以机动时间最短为目标的评价函数,将路径规划问题转换为最优化问题,采用粒子群优化算法进行最优解搜索,在可接受的代价范围内得到了满足约束的机动路径。仿真结果表明,该方法对于禁区规避问题是有效的。