基于多目标协同进化算法的多机器人路径规划

提出一种合作型多目标优化协同进化算法,并应用于具有3个优化目标的多机器人路径规划问题中.算法采用一种新型的子群体间合作方式,提高了候选解的多样性,且避免了在一般多目标进化算法中难以处理的适应值分配或非支配排序过程,减小了对计算资源的消耗.针对多机器人路径规划问题的特点,给出了多机器人间的协调策略,并在算法的群体初始化和进化算子的设计中,引入了基于问题专门知识的启发式方法.在复杂工作环境下的仿真实例表明了算法的有效性.     

基于双NURBS的角度平滑插补算法研究与实现

针对五轴数控微小线性段加工,因驱动器速度变化,导致速度转换点处加速度和加加速度不连续,致使工件表面加工存在不连续的问题,提出一种基于双NURBS的角度平滑插补算法。通过样条曲线拟合,计算出最佳控制点,提高刀具中心点轨迹拟合精度,达到表面加工光滑。仿真结果表明:采用该算法能够改善刀具运动的平滑度,提高模具和工件在五轴加工中的精度。     

一种基于曲率平滑预调点约束的五轴高速数控加工路径NURBS拟合优化方法

现有的曲线拟合算法主要集中在拟合误差的控制上,而忽略了在刀具路径的高曲率区域中原始离散刀具位置点取点不足的问题.这可能会导致进给轴驱动力的突然变化,从而导致进给速度的大幅波动.本文提出了一种基于曲率平滑预调点约束的NURBS曲线拟合优化方法.首先,通过对CAM软件生成的大量微线段优化分段,再对分段区间短线段进行曲率平滑...     

基于改进区域生长算法的终端区扇区优化

针对民航业发展中空中交通流量不断增加以及空域划分不合理导致的流量分布、管制员负荷分布不均等问题,基于空中交通管制扇区划分的思想,对终端区扇区优化算法进行了研究。通过对终端区空域实际交通流网络进行数学描述,利用流量栅格矩阵划分空域单元,并以航迹数据作为统计依据建立扇区优化的数学模型,实现利用流量数据代替负荷计算,简化了扇区优化的过程。针对传统生长算法所得扇区不连续空域较多问题,提出环形生长的改进区域生长算法得到最优的扇区划分。最终,以厦门终端区为例,通过改进区域生长算法所得的扇区管制员负荷,经计算均小于总时间的80%,且最小负荷差为304 s,验证了所提出扇区优化方法的合理性。     

叶轮流道5轴高速铣加工刀轨计算

为适应叶轮流道的高速加工,提出了一种新的端面铣削5轴加工刀轨生成算法。该算法首先提取原加工刀轨面的上下边界边,接着采用5次NURBS曲线拟合此上下边界边,然后顺序地连接上下NURBS曲线的型值点,最终生成了全程C2连续的刀位曲线和空间平滑变化的刀轴矢量,应用于Superm an CAMⅡ原型系统中。经测试,该算法的运行速度已接近于UG,所生成的加工刀轨加工材料为铝合金的叶轮流道,刀具能以转速5 000r/m in以及进给速度600 mm/m in平稳地进行精加工,满足了高速走刀的要求。     

基于加权PCR证据融合的多传感器Lamb波损伤成像

为提高基于Lamb波损伤定位成像的对比度和可靠性,提出了一种基于证据理论多传感器信息融合的损伤成像方法。基于连续小波变换,确定了传感路径的时间延迟,进而采用椭圆定位法进行损伤成像。以信号时频带能量变化率为指标,确定了传感路径的权重值,提出了一种基于加权比例冲突再分配(Proportional conflict redistribution,PCR)证据融合算法,并以此对多组传感路径的定位成像进行融合。试验结果表明,该方法具有较好的成像对比度,且能降低因部分传感路径时间延迟判断失误对成像结果造成的影响。     

基于Bancroft算法的GPS动态定位非线性滤波法

由于系统线性化时存在忽略项,扩展卡尔曼滤波成为一种次优的梯度下降算法.当滤波方程病态时,求解存在发散倾向,且估计量为有偏的,而非最优估计.即使动态系统噪声为高斯噪声时,残差也不是高斯噪声.在伪距定位中,由于线性化后的伪距方程是局部解,这有可能丢失正确解值.针对GPS动态导航扩展卡尔曼滤波定位问题,基于美国Bancroft的全局性非线性"闭合式求解"最小二乘算法(Bancroft算法),本文提出一种闭合式GPS非线性代数解的卡尔曼滤波法(两步算法).该方法将GPS滤波问题中的空间与时间分离,较好地解决了非线性GPS动态定位求解问题,且获得稳定可靠的动态定位解.     

基于形态学的SAR图像相干斑抑制算法的改进

在抑制相干斑噪声的同时应尽量保持图像的边缘和纹理特征。基于数学形态学方法的几何滤波算法在有效去除相干斑的同时，能较好地保留图像的边缘特征，但是运算量较大，处理速度较慢，将不利于数据的实时处理。为了克服此缺点，本文应用形态学中平滑方法对该算法作了改进。并对真实SAR图像进行处理并与几何滤波算法及Lee滤波算法处理结果作比较。结果验证了改进算法与几何滤波算法相比在达到同样的处理效果的情况下．减少了一半以上的运算量，大大地缩短了处理时间。     

一种基于曲率平滑预调点约束的五轴高速数控加工路径NURBS拟合优化方法（英文）

现有的曲线拟合算法主要集中在拟合误差的控制上,而忽略了在刀具路径的高曲率区域中原始离散刀具位置点取点不足的问题。这可能会导致进给轴驱动力的突然变化,从而导致进给速度的大幅波动。本文提出了一种基于曲率平滑预调点约束的NURBS曲线拟合优化方法。首先,通过对CAM软件生成的大量微线段优化分段,再对分段区间短线段进行曲率平滑调整;然后,构建反映拟合曲线曲率变化的特征点集作为拟合曲线的控制顶点,运用基于曲率平滑预调点约束的NURBS曲线拟合方法进行曲线拟合;最后,结合实例进行了拟合误差和曲线波动性分析,验证了该方法可显著改善高曲率刀具路径的曲率平滑性,减小拟合误差,提高进给速度。     

基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

基于信息熵的连续属性自动聚类算法

基于信息熵的有关理论，提出了一种新的连续属性的自动聚类算法。首先介绍了Shannon熵的概念及其两个重要的定理，基于信息的不确定测度，提出了一种Shannon熵的准则函数φ，并且指出了该准则函数必须满足的6条原则。其次，基于该准则函数，引出了一种针对单个连续属性自动聚类的FUSINTER算法。由于实际信息系统中有多个连续属性，这主需要对多个连续属性分别使用FUSINTER算法进行离散，并且要求最终保证整个信息系统离散是相容的和一致的，而且各个属性拥有较少的分割区间。最后，本文以干线飞机外形参数的变化趋势与其更新换代的关系来说明文中提出的属性离散化过程，并展示了该聚类算法的有效性。本文提出的方法可以用于机器学习或数据挖掘的数据前处理。     

基于复杂多阶段连续决策问题的动态窗口蚁群算法研究

本文研究非线性的大规模复杂多阶段连续决策问题,研究了一种结合遗传优化的动态窗口蚁群算法。该算法将各阶段容许决策值映射为一个层状构造图中的有限节点集,其中每一层节点对应某一阶段容许决策集的子集,该子集用实数编码遗传优化进行动态筛选,以减小算法的搜索空间。     

基于LOFC时间窗分割算法的航迹聚类研究

针对传统聚类算法在聚类过程中缺乏时间信息而仅考虑三维坐标点的聚类,同时未考虑航空器运行速度和航向变化对聚类结果的影响,以及由于二次雷达机载设备、地面设备和信号遮挡等原因造成的实测数据源中存在离群点异常数据,离群点很难被有效识别出来从而使得非正常航迹点的影响放大,得不到理想的聚类效果等问题。本文提出LOFC算法,引入时间窗分割概念,将航空器进场平均速度值和航向变化值作为确定聚类簇大小的影响因子对进场航空器航迹点数量进行分割,引入离群点检测以及离群点剔除率等概念对离群点进行识别和剔除。对进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出,新算法能有效地对离群点进行识别和剔除,当影响因子α取值为0.7时,航迹的曲率最小,得到的中心航迹的平滑程度最佳,验证了新算法对于聚类和离群点识别与剔除具有可行性和优越性。     

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm,BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm,IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减...     

改进蚁群算法在移动机器人避障中的应用

在移动机器人路径规划中,由于基本蚁群算法具有进化缓慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蚁群算法。建立了静态环境下的路径规划栅格模型,通过对信息素启发因子及期望启发因子实时调节,自适应改变挥发因素,在初始时刻扩大蚁群的搜索范围,以免陷入局部最优。针对凹型障碍物,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下算法也能较好的收敛。与其他算法的仿真结果表明,此算法在栅格地图模型中,能快速地避开障碍找到最优解。     

基于x-LMS算法的直升机主动消振电力作动器系统研究（英文）

直升机前飞时,气动环境会导致不同方位角的桨叶出现气动载荷的瞬间不对称,通过基础结构传递会在机身形成大幅度的低频振动。为了消除多方向幅值变化的振动力,利用结构响应主动控制原理,设计了基于x-LMS算法的主动消振电力作动器系统,并进行了减振实验。首先,通过比较确定了单台作动器中两台电机同向旋转的方案。通过两台作动器的组合使用,推导出输出力的数学模型。其次,采用负载相位差交叉耦合的控制策略设计系统控制框图。针对存在耦合的相位外环,通过回差阵特征值法确定满足系统稳定裕度要求的参数范围,再根据灵敏度函数和输入跟踪性能在所得的参数稳定域内寻找最优解。然后,提出了基于x-LMS算法的直升机主动振动控制系统,并通过仿真验证了该系统的减振效果。最后,研制的实验样机进行了动稳态实验以及减振实验,验证了系统的实际减振效果。     

格子玻尔兹曼和气体动理学通量算法及其应用进展

采用守恒律方程求解流体流动问题时,单元界面通量的计算尤为关键,该过程也被称为通量重构。由于离散控制方程的物理量定义在解点上,如何利用解点上的值来计算单元界面的通量,是计算流体力学最为关心的问题之一。针对该问题的研究已发展了各式各样的计算格式,例如完全基于数学重构的差分近似、基于部分物理重构的黎曼通量求解器以及近年发展起来的基于完全物理重构的气体动理学格式、格子Boltzmann通量算法和气体动理学通量算法。本文首先对几种典型的通量重构算法进展进行回顾和分析;然后着重介绍格子玻尔兹曼通量算法和气体动理学通量算法的研究进展及其相关应用;最后就该类算法存在的挑战和可能的研究方向进行展望。     

基于FDM降噪和快速谱峭度分析的转子碰摩故障诊断

针对传统分解算法在强噪声背景下提取转子碰摩弱故障特征信息效果不佳的问题,提出了基于傅里叶分解算法(FDM)降噪和快速谱峭度分析的故障诊断方法.首先利用FDM算法实现转子碰摩故障振动信号的完备性分解,依据信号峭度值准则筛选出能够最大限度保留原始振动信号故障特征信息的分量信号,同时对备选信号分量进行重构得到降噪后的故障振动...     

基于用户可用带宽测算的匿名路由算法性能评价

匿名路由算法是匿名通信系统设计的核心,选择多少节点以及哪些节点构建匿名通信路径是决定整个系统的性能和安全性的关键因素.为了提高匿名通信系统的性能,建立了以用户可用带宽为量化指标的匿名通信系统性能模型,并针对低负载和高负载匿名系统,分别给出了性能评估的方法.在该模型和方法的基础上,针对低延迟匿名通信系统Tor进行了性能分析和仿真,其结果证明了所提理论模型的正确性,同时揭示了现有的基于节点静态属性的带宽加权算法在系统负载较高时的局限性.     

基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。