运动干涉检测的模糊逻辑控制

在采用最大相对速度－距离法的基础上,引入模糊逻辑控制时间裕度,使任意两次检测间的时间间隔适当增大。该方法不仅减少了检测次数,更主要的是利用模糊逻辑的鲁棒性,减少了误差对检测结果的影响,从而使它无论在效率还是在可靠性方面都有了提高。以运动平面多边形为例,通过不采用、采用、部分采用模糊逻辑控制３种方法加以比较,表明了该方法的可靠性和有效性。     

基于模糊逻辑的软件项目风险评估方法

风险评估是软件项目风险管理的重要内容。利用成本估算模型中已有的专家知识和启发信息进行风险评估的RiskMethod方法是一种较优的风险分析方法,但是实际项目中存在的模糊性信息对分析数据的准确性影响较大,导致评估结果的可信度降低。将模糊逻辑应用于RiskMethod方法中,使用COCOMO II模型的成本驱动作为每个风险事件的对应驱动,将评估的输入量使用三角模糊数的方法模糊化成模糊输入量,将评估结果使用重心方法去模糊化成输出量,从而提出了基于模糊逻辑的软件项目风险评估方法,并通过实例说明了方法在实际项目中应用的可行性。     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

模糊逻辑及其在航空领域的应用前景

介绍了模糊逻辑的基本概念、基于模糊逻辑的模糊控制基本原理及其在家用电器、控制领域的应用以及在航空领域的应用前景。     

模糊逻辑PIO探测器中的隶属函数构建

 驾驶员诱发振荡（PIO）是一类驾驶员不希望出现的人机耦合(APC)现象。探测器可根据飞机飞行数据识别是否有PIO发生。设计模糊逻辑探测器模型用于PIO探测关键在于模糊变量的选取与模糊推理的设计,模糊变量是由若干隶属函数描述的。根据对发生PIO时驾驶员的操纵与飞机运动特点的分析与总结,以及选取的特征参数的变化范围,对模型中的隶属函数进行设计,并对隶属函数的适应性和对识别结果的影响进行了分析。PIO数据的识别结果表明通过这种设计方法得到的模型可以用于PIO探测。     

多变量非线性非定常气动力的模糊逻辑模型

应用模糊逻辑算法，建立了带升降舵偏角影响的非线性非定常气动力模型逻辑模型，并进行了验证，结果表明：所建立的非定常气动力模型逻辑模型有较强的预测能力，此方法为今后建立多变量、复杂运动的非线性非定常气动力学数学模型，提供很好的借鉴。     

遗传算法与模糊方法相结合在电梯群控中的应用

提出了一种基于改进遗传算法的群控多目标优化调度方法。对乘客候梯时间,乘梯时间,拥挤度和电梯系统运行能耗等多个控制目标进行优化。改进遗传算法由模糊控制与遗传算法组和构成,在遗传操作过程中采用首位存放策略。采用MATLAB编写通用性仿真程序,在给定建筑物参数和电梯配置参数条件下,对调度算法进行仿真,数值结果表示该方法是有效的,可行的。     

一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

基于自适应模糊逻辑的活塞发动机TCU故障检测算法研究

故障分析与诊断是活塞发动机地面试车检测系统的关键功能之一,对于确保试飞安全具有重大意义。通过分析模糊逻辑系统的数学原理,研究了基于模糊逻辑的故障诊断模块分析算法,并利用MALLAB软件实现了模块基本功能,为利用模糊逻辑算法的非线性逼近能力,分析并监测发动机TCU运行状态奠定了基础。     

利用遗传算法进行倾斜发射反舰导弹航路规划

为了寻找满足某些约束的最隐蔽安全的航路,基于遗传算法提出了一种适用于倾斜发射反舰导弹的航路规划算法。首先,分析了倾斜发射反舰导弹的飞行特征,提出了一种航路编码方法;其次,根据该航路编码方法的特点设计了相应的遗传操作;最后,通过仿真试验验证了该算法的有效性。     

高校排课中的遗传算法

采用了鲁棒性较好的遗传算法,对院校的必修课给出了染色体编码和适应度函数,并采用了自适应的杂交和变异概率,程序运行结果良好。     

捷联惯性导航传统比力积分算法与对偶四元数算法的比较研究

捷联惯性导航速度更新算法中,将载体坐标系中的比力积分增量变换到导航参考坐标系中,载体姿态变化的影响通常采用一阶近似模型进行计算。本文分析了包括角振动和加速运动的动态运动下一阶近似模型的局限,在典型角振动及加速运动条件下对忽略姿态变化二阶项造成的速度更新误差进行了理论分析。通过比较,揭示了对偶四元数比力积分算法精度高于传统比力积分算法的原因,即和传统比力积分算法相比,对偶四元数比力积分算法等价于考虑了载体姿态变化影响的二阶项。通过典型角振动及加速运动条件下传统捷联惯性导航算法和对偶四元数导航算法的仿真比较,对理论分析结果进行了验证。     

基于遗传算法的正弦波四参数曲线拟合

曲线拟合法能够精确地提取正弦信号的四个参数。但是，由于数据处理比较困难，其应用在一定程度上受到了制约。本文提出了一种基于遗传算法的求解方法，研究了算法应用中初始种群数、繁殖代数和编码方式的选取以及适应度函数的设计。实验数据表明，该方法具有全局收敛和准确度高的优点。     

基于自适应滑模与模糊控制的导弹直接力/气动力复合控制系统优化设计

 针对导弹直接力/气动力复合控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制(ASMC)与模糊逻辑的自动驾驶仪设计方法。该方法将整个导弹控制系统分为气动力控制子系统(ACS)和直接力控制子系统(RCS)两部分。前者采用自适应滑模控制理论进行设计,利用其所具有的强鲁棒性优点,克服了包括参数摄动与外界扰动在内的各类不确定性因素的影响。后者通过基于规则的模糊推理来确定不同条件下直接力作用的大小,以辅助提高气动力子系统的性能。在控制系统结构确定的条件下,利用遗传算法(GA)对各参数进行优化,实现了两个子系统之间的协调工作。仿真结果表明,所提出的控制方案对机动指令具有较好的跟踪效果,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计。     

基于遗传算法的电液位置伺服控制系统PID参数整定

为了改善电液伺服位置系统的控制性能,本文采用了传统遗传算法对相关PID参数进行寻优整定。通过仿真工具SIMULINK和实际试验表明,控制系统既有较快的动态响应,又有较高的稳态精度。     

遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用

用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求.     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

基于遗传算法的涡喷发动机身份证模型建立

为建立发动机身份证模型,针对发动机个体差异和寿命期内性能蜕化引起的发动机模型与真实发动机之间的失配问题,提出1种基于遗传算法的发动机部件级模型自动修正方法。在发动机部件级模型中,引入能反映个体发动机部件特性的性能调节因子。根据发动机试车数据与待修正部件级模型输出数据,以发动机关键测量参数残差最小为优化目标,采用遗传算法获得不同换算转速下的特性修正系数,建立发动机身份证模型。以某型涡喷发动机为对象进行试验验证,结果表明该方法能有效提高发动机部件级模型精度,适用于建立发动机身份证模型。