求解含调整时间排序问题的混合遗传算法

利用仿真工具将启发式方法与遗传算法相结合,提出了一种求解Job Shop排序问题的混合算法框架,利用启发式规则引导遗传搜索过程,以提高遗传算法的求解效率。在求解过程中,遗传算法仅对每台机器的第1道工序搜索寻优,通过仿真过程安排后续工序,在仿真过程中,利用启发式规则确定工件的加工优先级。在以上框架基础上,针对含调整时间的作业排序问题建立了一种混合算法GA-SPTS,通过与已有算法的比较表明,该算法对这类问题具有很好的求解性能。     

非对称非均衡复合材料铺层优化设计

提出一种非对称非均衡复合材料层合板的设计方法,以解决翼面气动弹性剪裁问题,并对这种层合板的铺层角度和铺层顺序进行优化设计,铺层顺序的优化采用遗传算法,对遗传算法的实施采用数字编码串的编码方法,进行相应的繁殖、交叉、变异算子的设计,并给以算例验证。     

遗传算法在低信噪比图象点目标检测中的应用

将遗传算法用于图象中低信噪比点目标的检测。在分析了点目标及背景特点的基础上,设计了编码方案及遗传操作算子,提出了合格个体保留法。仿真结果表明应用此算法,可实现信噪比为2dB的点目标的检测与跟踪。     

Electrooptical navigation for aircraft

Concurrently with the development of guidance laws for low-altitude rotorcraft flight operations, efforts are underway to develop automated systems for locating the terrain and the obstacles using inputs from passive electrooptical sensors such as TV cameras and infrared imagers. A passive obstacle location algorithm that uses image sequences from cameras undergoing translational and rotational motion is developed. The algorithm is in a general form and can operate in multicamera imaging environments. Performance results using an image sequence from an airborne camera are given     

基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划研究

飞机维修拆卸/装配序列规划是整个飞机产品维修作业的重要组成部分,同时也是飞机远程诊断与远程维修的重要研究内容。针对飞机维修过程中拆卸/装配序列规划问题的特点和要求,本文从维修产品的拆卸/装配过程稳定性、拆卸/装配方向和拆卸/装配工具的改变次数三个方面来设置目标函数,解决了零件数量大的产品规划计算效率不高且没有考虑产品的维修过程稳定性问题。本文开发出了基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划系统,并结合具体产品进行了验证。     

Dawn Science Planning, Operations and Archiving

The Dawn science operations team has designed the Vesta mission within the constraints of a low-cost Discovery mission, and will apply the same methodology to the Ceres mission. The design employs proactive mapping mission strategies and tactics such as functional redundancy, adaptability to trajectory uncertainties, and easy sequence updates to deliver reliable and robust sequences. Planning tools include the Science Opportunity Analyzer and other multi-mission tools, and the Science time-ordered listings. Science operations are conducted jointly by the Science Operations Support Team at the Jet Propulsion Laboratory (JPL) and the Dawn Science Center at the University of California, Los Angeles (UCLA). The UCLA Dawn Science Center has primary responsibility for data archiving while the JPL team has primary responsibility for spacecraft and instrument operations. Constraints and uncertainties in the planning and sequencing environment are described, and then details of the science plan are presented for each mission sub-phase. The plans indicate that Dawn has a high probability of meeting its science objectives and requirements within the imposed constraints.     

考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法

 针对复杂环境下不规则目标的路径规划问题,提出了一种带有运动学约束的遗传避碰规划算法。以舰载机在航母甲板上的路径规划问题作为研究对象,并且该算法可推广至其他具有此类约束的路径规划问题中,它较好地解决了目标形状复杂、障碍环境复杂、目标运动时带有回转半径约束等特殊问题。在传统遗传路径规划算法的基础上,针对性地设计了三维位置和姿态混合编码、三段法路径解码、轨迹包围盒的碰撞检测及距离计算等方法,并在遗传操作中引入惩罚项和修补策略来辅助算法寻优。最后,为得出复杂环境下的最优路径,基于VC++平台对算法进行了仿真验证。结果表明,在复杂障碍环境下,本文提出的算法可求得最优避碰路径,并满足预先设定的目标回转半径约束,能够有效地解决此类目标的避碰路径规划问题。     

基于HTA方法的飞行机组任务分析

人误预测首先需要对任务进行分析,将任务进行层次化分解,使分析者理解任务并识别可能导致人误的重要操作。根据飞行机组任务特点,确立了飞行任务中止原则,建立了基于HTA的飞行机组任务分析流程．提出关键步骤的选取准则。通过对A320飞机起飞任务进行案例分析,识别出对安全性有重大影响的操作任务,为改进驾驶舱设计及飞行机组培训提供支持。     

基于能量最优的敏捷遥感卫星在轨任务规划

针对敏捷遥感卫星对多个离散观测点在轨自主任务规划问题,在考虑姿态运动方程耦合性的基础上,将问题分解为空间资源调度问题和连续最优控制问题,进而提出了一种结合伪谱法和遗传算法的混合求解算法。该算法针对基于行商问题(TSP)模型建立的空间资源调度问题模型,选用二维编码结构对观测顺序和相对观测时间进行实数编码,并采用遗传算法求解观测序列和观测时间;针对判断观测时间可行性时涉及的时间最优控制问题、以及姿态转移过程中涉及的最小能量消耗问题,将其归结为连续最优控制问题,并基于Gauss伪谱协态变量映射定理,采用Gauss伪谱法进行求解。通过与基于单纯遗传算法的规划算法进行对比试验,本文所提出的基于伪谱法和遗传算法的混合求解策略针对目标问题,在典型工况下姿态转移过程中能量消耗降低60%。     

深空自主光学导航小行星筛选与规划方法研究

 深空探测器的自主光学导航是深空探测器自主的关键技术之一，而导航路标——小行星的选择与拍照序列的规划是深空探测自主导航的重要内容。基于探测Ivar小行星的设计方案，在导航小行星筛选方面，提出了基于小行星可见星等、距离、相对速度以及视线夹角的筛选准则，并利用综合评估的方式进行导航小行星的筛选；拍照序列规划方面，提出差额筛选的策略优化导航性价比，并利用改进的遗传算法进行规划。数学仿真结果表明，该方法能够有效地进行小行星的选择与拍照序列的规划。     

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。     

透平机械叶片的遗传优化设计

提出一个基于遗传优化理论的透平机械叶片设计方法。该方法以叶片形状作为优化对象,利用遗传算法通过使其表面边界层中流动损失的极小化来搜索最佳的叶片形状。叶片形状被参数化表示。已知叶片形状的流场分析由一个叶栅正命题CFD程序完成。方法应用于一个离心压缩机扩压器叶片设计。数值计算显示,该方法可成功地求得具有最小流动损失的扩压器叶片形状。     

基于遗传算法的太阳同步轨道组网访问序列优化

针对考虑回归周期、重访周期及地面站接收数据冲突等多约束条件下太阳同步回归轨道多星组网问题,开展了基于遗传算法的组网优化研究。通过分析太阳同步回归轨道运动特性与星下点的关系,构造了回归周期内轨道的访问序列,建立了卫星半长轴、相位差与太阳同步回归轨道的关系;结合组网卫星有效载荷指标参数,分析了回归周期、重访周期与访问序列的关系及极值;将组网卫星的访问序列作为优化参数,采用二进制编码方式建立综合适应度函数;设计了遗传算子并通过种群繁殖得到优化结果。仿真结果表明,该方法能够快速设计出满足约束条件的组网优化策略。     

教练机发动机使用任务循环推导

在大量的外场统计和空测的基础上, 对某教练机发动机的外场使用载荷进行了分析研究, 推导出了其使用任务循环, 并与MIL-STD-1783进行了对比分析, 为国产同类新型教练机发动机的设计任务循环的预测奠定了基础。      

面向维修性设计的民机产品拆卸序列规划方法

维修拆卸序列规划是产品维修性设计的重要内容。深入研究了面向维修性设计的产品拆卸建模方法,将民机产品分为部件模块与联接件两部分,构建了部件联接图模型,通过关联矩阵描述了部件模块与联接件的相互关系。分两步给出了民机产品拆卸序列规划方法:利用干涉矩阵确定部件模块的可行拆卸方向,以拆卸代价最小为目标,提出了基于有序搜索的民机产品部件模块的拆卸序列规划算法;考虑联接件的拆卸顺序,以拆卸工具更换次数最小为目标,提出了基于基因成对交叉与变异的遗传算法的完整拆卸序列优化方法。最后,结合某飞机前起落架系统给出了应用实例,阐明了本文方法的有效性。     

应用自适应遗传算法进行参考航迹规划

 确定参考航迹是利用分层规划思想进行航迹规划时首先要解决的问题。针对参考航迹规划算法中全局最优和信息处理量之间的矛盾, 采用自适应遗传算法进行参考航迹规划。算法对飞行方向进行编码构造个体, 并在此基础上设计交叉和变异算子; 在进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率。仿真结果表明, 该方法大大降低了信息的记忆和处理量, 并提高了遗传算法的全局寻优能力, 为突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

基于小生境遗传算法的分布式OS-CFAR检测系统优化与性能分析

 利用小生境遗传算法,对不同检测窗长度和检测信噪比的三传感器分布式 OS-CFAR检测系统进行了优化设计,给出了一组针对不同检测环境与融合方式的搜索结果。分析表明,对于非一致环境下分布式 OS-CFAR检测系统,小生境遗传算法是一种良好的优化算法。利用搜索结果,研究了不同融合方式下环境变化对分布式 OS-CFAR检测系统的性能影响,结果表明,“或”融合对检测环境的非一致变化具有较强的鲁棒性,而“3选2”融合和“与”融合对检测环境的变化比较敏感。     

Computational intelligence and soft computing for spaceapplications

Systems using computational intelligence and soft computing have been successfully developed for many industrial and space applications. These systems seek to emulate the type of reasoning that humans perform when solving complex tasks. The field of soft computing, as defined by Zadeh-the inventor of fuzzy logic-encompasses fuzzy logic as well as other methodologies such as neural networks, genetic algorithms, and uncertainty management. It is expected that soft-computing techniques will eventually become as common and prevalent as traditional methods of computer science. This paper presents an overview of applications of fuzzy logic and soft computing to space projects. The role of fuzzy systems that can learn from experience to improve their performance is discussed. We present a report on applications of these adaptive systems to NASA space projects such as the orbital operations of the Space Shuttle, which include attitude control and rendezvous/docking operations. We also provide insights on the future of computational intelligence and soft computing and of their vast potential in industrial applications     

面向产品建模的新一代实体造型技术研究

针对ＣＩＭ和并行工程的产品建模需要,探讨了实体造型的两种新途径。一种是用精确的ＮＵＲＢＳ曲面构造基本体素,实现曲面拼合运算;另一种是采用特征技术,将子形素贴合在父形素的连接面上,实现尺寸驱动的参数化设计,部分回避传统的拼合运算。     

扩压器叶片形线逆命题设计的一种新方法

应用遗传算法结合神经网络技术通过对候选叶片表面速度分布与目标速度分布之间误差的极小化,求解给定表面速度分布下的扩压器叶片形线。叶片形线利用Bezier曲线参数化表示,候选叶片形线的流场分析由BP神经网完成。