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针对复杂约束条件下高超声速飞行器再入轨迹优化问题,提出一种混合算法进行求解,以解决现有轨迹优化方法对初值的强依赖性以及易陷入局部最优等问题。将高超声速飞行器再入轨迹优化建模成一个非线性规划问题,并设计双层优化结构进行求解。上层中,提出一种基于利希滕贝格图的自适应分段利希滕贝格算法(Adaptive piecewise Lichtenberg algorithm,APLA),为高斯伪谱法提供良好的初值。APLA通过引入拉丁超立方体抽样提升算法初始触发点的效能,引入全局至局部搜索分段策略及自适应因子提高算法收敛速度和收敛精度,改善算法易陷入局部最优等情况。下层中,高斯伪谱法在最优解附近具有较好的收敛速度和较高收敛精度,因此使用高斯伪谱法以加快搜索过程,提升解的全局最优性。综上,提出再入轨迹优化混合算法(APLA_GPM),实现对高超声速飞行器再入轨迹优化问题快速、准确求解。仿真结果表明,APLA_GPM在高超声速飞行器再入轨迹优化方面具有更快的收敛速度、更高的精度以及更强的鲁棒性。 相似文献
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243.
针对卫星地面测控中心在异常检测时面临的遥测数据不平衡和缺乏异常标签等问题,提出了一种基于时序生成对抗网络的异常检测方法.首先对卫星遥测数据进行预处理,剔除原始数据中的噪声和野值.然后使用长短时记忆网络构建生成模型的生成器和判别器,使得模型可以学习到历史数据的时间依赖关系.采用改进的生成对抗损失函数,使得生成模型在训练时可以保证生成序列与输入序列的潜在空间分布一致.最后,使用残差作为测试序列的异常分数,通过阈值自适应方法判断测试序列是否异常.经真实卫星遥测数据进行实验验证,表明该异常检测方法具有较好的有效性. 相似文献
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247.
模糊数学在飞行试验数据处理中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了模糊数学在数据处理中的两类典型应用,以模糊集合思想为基础,利用布尔代数特有的性质,经广义相似计算,建立了发动机飞行任务剖面样本的隶属函数模糊矩阵;并用平方法检验该矩阵是否满足模糊等价条件,在满足时选取不同阈值进行动态聚类,在此基础上确定发动机典型任务剖面,通过对飞行试验数据预处理以及外场调查,共取得118个架次过载系数最大值样本,最得各种模式概率密度函数和分布函数,并应用模糊数学模式识别方法 相似文献
248.
249.
针对卫星姿态控制系统(ACS)闭环回路的故障难以辨识的问题,引入深度森林算法,实现执行机构与传感器故障识别。首先针对可获取的少量卫星姿态控制系统遥测数据,结合系统动力学特性,研究合适的特征选择和特征提取方法,再结合深度森林算法进行故障信息学习与辨识,建立故障预测模型,实现执行机构故障与传感器故障的识别。半物理仿真结果表明:在存在气浮台干扰力矩、卫星转动惯量未知、飞轮非线性特性、闭环故障传播等多种不利因素情况下,深度森林算法对于执行机构和传感器故障具有高效的识别能力。 相似文献
250.
当今民航最主流飞机制造商为空客和波音两家,以A320和波音737-800两种典型机型为例,对比分析驾驶舱内总体布置和细节布置的差异,并从设计师的角度提出了对民机驾驶舱布置设计的建议,为国内设计大型客机驾驶舱提供参考。 相似文献