基于负载平衡的微小卫星任务调度研究

在微小卫星星载机双机热备份的工作模式下,将两个星载机设计为并行工作的模式有利于提高星务系统的工作效率。文章结合星务系统的实际任务,以减小任务执行时间和任务在两个星载机上的平衡分配为目标,利用遗传算法实现了任务在双星载机上的调度分配。最短的任务执行时间和负载的平衡在某种程度上是相互制约的。文章在用于任务调度的遗传算法适应度函数的构造中,综合考虑了任务执行时间和负载平衡双重因素,并将这两个参数进行了量化,在适应度函数中分配了相等的权重,通过遗传算法的迭代获得这两个参数的最佳平衡点,使得星务系统的综合性能得到优化。     

载人航天器深空飞行返回再入轨迹优化

分析了载人航天器深空飞行返回再入的飞行特点,指出其轨迹优化研究的必要性;给出了基于遗传算法的轨迹优化方法;利用自主编制的仿真软件程序,采用与Apollo和Soyuz飞船类似的返回舱的参数进行了仿真。仿真结果表明,优化后加速度过载峰值被严格控制在满足载人飞行要求的范围内,同时其他过程载荷峰值也在满足约束的前提下明显降低,总吸热量和再入航程也大幅缩减,优化后再入轨迹满足工程实施的初步要求。     

基于遗传算法的高速飞行器模糊飞控一体化

以高超声速飞行器通用模型的俯仰通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了一体化飞控系统.飞控系统由1个模糊控制器和2个PD控制器组成.基于遗传算法实现了模糊控制规则和PD反馈参数的自动优化,无需先验知识和训练数据.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和优化过程收敛性的要求,特别是鲁棒性优于同样采用模糊控制的经典双回路飞控系统.     

基于神经网络遗传算法的CFRP拉挤工艺优化

根据固化动力学和传热学理论,建立了碳纤维增强聚合物基复合材料(CFRP,Carbon Fiber Reinforced Polymer)拉挤成型非稳态温度场与固化动力学数学模型.采用有限元与有限差分相结合的方法,结合ANSYS求解耦合场的间接耦合法,对CFRP拉挤过程非稳态温度场和固化度进行数值模拟.使用特殊设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤(FBG,Fiber Bragg Gratings)传感器,对温度场进行实时检测;并采用索氏萃取实验测定CFRP制品固化度.模拟与实验结果基本吻合.以数值模拟结果为样本建立反向传播神经网络,训练得到固化炉温度与CFRP固化度之间的非线性相关关系.采用神经网络与遗传算法相结合的方法,优化得出拉挤固化炉三段最佳温度值,结果表明神经网络结合遗传算法优化拉挤工艺参数快捷有效.     

伸缩弹翼巡航导弹气动外形优化研究

基于一种伸缩弹翼改变巡航导弹外形的概念,提出超声速巡航与亚声速盘旋相结合的飞行任务,使用Missile Datcom作为气动计算的工具,分别对固定翼、两级伸缩翼和三级伸缩翼的外形参数进行了优化,使三种不同弹翼导弹完成相同飞行任务的燃料消耗分别最小,优化方法选取遗传算法与模式搜索法相结合的混合优化策略.优化结果显示,两级、三级伸缩翼巡航导弹相对固定翼巡航导弹燃料消耗量分别减少7.8%和12%,表明伸缩弹翼有效提高了巡航导弹在整个飞行任务中的气动性能.     

SGKW轨道在线生成技术研究

天基对地打击动能武器(SGKW)用于从太空对地面高价值战略目标进行快速、准确的打击.针对作战实时性要求,探讨了SGKW的轨道在线生成技术.首先,利用庞特里亚金极大值原理将时间最短打击轨道的最优控制问题转化为两点边值问题.由于约束条件中存在优化参数,一种基于"遗传算法+序列二次规划"的组合优化算法被用于求解伴随变量初值和再入点参数.为了提高轨道生成的速度,在大量离线优化数据的基础上建立了BP神经网络预测模型,其预测值通过序列二次规划算法稍加修正,即可满足相应任务的落点精度要求.仿真结果验证了上述方案的有效性.     

深度交叉遗传神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用

将遗传算法与BP神经网络深度交叉融合,即采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行多点优化,而在进化的每一代中随机取少量染色体进行单一BP网络训练,训练结果再返回染色体,经过若干代的进化后得到稳定的权值和阈值,再将它们赋给BP神经网络,作为初始值,按误差前向反馈算法沿负梯度搜索重新训练,最终得到最优解。这种算法既避免BP算法易陷入局部最优解的不足,又克服遗传算法以类似穷举的形式寻找最优解而引起的搜索时间长、速度慢的缺点。并且经过仿真分析,深度交叉遗传BP神经网络的收敛性和故障诊断能力优于传统BP神经网络和单一使用遗传算法,可有效应用于液体火箭发动机故障检测中。     

GA-PSO组合算法模型修正

文章在遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的基础上,介绍了GA-PSO组合算法的流程和模态修正适应度函数的确定,并利用该算法对一个5层钢架结构模型进行修正,证实了该算法能有效修正模型。该算法能在前期利用GA算法进行高效全局搜索,后期利用PSO算法进行细致局部搜索,与单独使用PSO算法和GA算法相比,该组合算法修正效率和精度更高。     

反舰导弹航路规划仿真系统设计

应用Visual C ,OpenGL和Matlab联合编程设计了基于PC机的反舰导弹航路规划仿真系统。介绍了仿真系统框架设计,说明了遗传算法在航路规划中的应用,讨论了系统的程序流程和软件编程技术。     

基于免疫禁忌混合算法的航班快速恢复研究

为了减少枢纽机场大面积航班延误带来的经济损失，结合航班延误经济损失模型，在免疫进化算法的基础上，通过引入禁忌搜索进行优化改进，尝试用免疫禁忌混合算法解决航班延误恢复的问题。仿真实验结果表明，算法在航班快速恢复的问题中收敛速度和解的质量方面均优于标准遗传进化算法，既提高了航班恢复求解的效率，又减少了延误损失。