基于IGA算法优化的RBF神经网络应用

提出了一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)优化的径向基函数(RBF)神经网络,将实数编码的自适应交叉和变异操作的遗传算法与梯度下降法混合交互运算,作为RBF网络的学习算法,并应用于非线性函数的逼近和导弹故障模式的识别问题。仿真结果表明,基于IGA算法的RBF神经网络不仅结构简单,而且具有较好的网络泛化性能。     

火箭引射模态下一次火箭流量优化方法研究

对火箭基组合循环(RBCC)发动机火箭引射模态下一次火箭流量优化方法开展了研究,并对飞行条件下一次火箭流量的变化规律进行了分析。提出了采用有效比冲作为优化目标的一次火箭流量单目标优化模型;建立了求解与一次火箭流量相匹配的二次燃料流量的比例控制方法;在考虑发动机性能优化与弹道分析耦合作用的基础上,采用试验设计和遗传算法,建立了火箭引射模态下一次火箭流量优化方法。针对空中载机发射的RBCC发动机,开展了火箭引射模态下一次火箭流量优化,并根据弹道分析结果,给出了飞行条件下一次火箭流量变化规律。结果表明,为了克服飞行过程中声障阻力,一次火箭流量在Ma=1.0附近达到最大,此时对发动机提出较高的推力设计要求;在Ma=1.5附近,来流空气的冲压作用占主导地位,一次火箭流量出现较大程度的节流,此时对发动机提出较高的比冲设计要求;超过Ma=1.5后,一次火箭以较小的流量状态维持稳定工作;火箭引射模态下一次火箭流量调节比达到了5.0。     

基于量子遗传算法的无人飞行器航迹规划

基于量子计算和量子理论,提出了一种基于量子遗传算法的无人机航迹规划方法 。该方法利用表征量子叠加态的量子比特对航迹进行编码,引入具有量子特性的量子交叉算 子和量子门变异调整策略,对航迹规划中代价函数进行优化,引导并实现航迹的规划选择。 仿真试验结果表明,该方法不仅具有良好的种群多样性,而且还可以有效地提高算法的空 间搜索和收敛能力。
     

模糊免疫PID与常规PID的Matlab仿真比较与分析

免疫控制器是以生物免疫系统的功能、特点和作用机理为基础而设计出的系统。文章运用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论在传统PID控制基础上设计出一种模糊免疫PID控制器,并在MATLAB环境下进行了仿真分析。仿真结果表明,模糊免疫PID控制器的控制性能优于常规PID控制器,即使在外界干扰和系统工况发生变化时,也具有很好的响应特性。     

基于多目标遗传算法的太阳高纬探测器轨道设计

针对太阳高纬度探测器轨道设计任务要求, 研究了基于多目标遗传算法的小推力借力飞行轨道设计方法. 基于圆锥曲线拼接假设, 将探测器轨道分为小推力日心转移轨道段和木星借力飞行轨道段两部分. 在日心转移轨道段, 选择燃料最省为优化目标, 采用标称轨道法设计小推力的推力控制率. 在借力飞行轨道段, 选择借力后日心轨道倾角为优化目标, 对借力飞行的关键参数进行分析. 采用多目标遗传算法对该多目标进行了优化. 结果表明, 多目标遗传算法可以有效地解决轨道设计中的多目标优化问题. 优化得到的小推力控制率不仅可以节省发射能量, 还可以保证借力飞行后探测器能够进入太阳高纬度探测轨道.      

遗传算法在编队卫星群轨道机动中的应用分析

卫星群机动是航天器发展的一个方向.针对编队卫星群的Lambert机动问题,采用Gim-Alfriend矩阵建立了包含中心轨道根数和摄动项的群卫星的相对运动模型,设计了转移轨道上的卫星群队形协同保持的脉冲控制策略.应用遗传算法对编队卫星群轨道机动问题进行了优化,优化指标分别为卫星群协同变轨过程中总燃料消耗最少或燃料均衡分配最小.分析了群机动过程中燃料消耗的影响因素.算例结果表明遗传算法可以很好地应用于编队卫星群机动问题.     

靶场外弹道测量系统最优布站方法研究

外弹道测量系统最优布站是靶场的一项重要工作。描述了布站优化目 标函数和约束条件,阐述了基于遗传算法的求解过程,对距离距离变化率测量系统进行了优 化布站,结果表明该算法可用于外测系统的优化布站设计,为靶场测量系统优化布站提供了 一种新的方法。     

助推-滑翔导弹总体一体化优化设计

综合考虑固体火箭发动机设计、弹道设计和总体特性相互作用和相互影响,建立了新概念助推-滑翔导弹总体一体化设计优化模型和系统分析模型.应用遗传算法优化了19个设计参数,并与弹道导弹优化结果进行了比较.结果表明,助推-滑翔导弹具有很强的机动突防能力,且具有增程能力.     

基于遗传算法的固体火箭发动机参数辨识

固体火箭发动机参数辨识为非线性受约束优化问题,经典算法求解此类问题时初值敏感、局部收敛等问题表现较为突出.针对上述难题,将具有良好全局收敛性的遗传算法用于固体火箭发动机参数辨识,得到推进剂燃速模型和喉径变化模型的全局最优辨识值.计算结果表明,固体火箭发动机参数辨识采用遗传算法求解可行,计算结果与试验结果吻合良好.     

大范围轨道机动的燃料消耗优化方法

针对航天器大范围轨道交会提出了二冲量燃料最省机动方案的数值寻优算法及多冲量机动方案的啸声境遗传算法.利用共面圆\椭圆轨道间的转移实例对两种算法正确小生境遗传算法.利用共面圆\椭圆轨道间的转移实例对两种算法正确性进行了验证,通过仿真实验,比较了大范围交会轨道机动中不同冲量次数对总燃料消耗的影响,分析得出了非共面轨道交会机动时燃料最省的指导性方案.