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81.
鸽群优化(PIO)算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域,但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化(ALPIO)算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略,通过增强种群的多样性,可提高算法全局最优概率,其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升,并且能够更有效避免陷入局部最优解。 相似文献
82.
针对无人机(UAV)的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法(CML-WOA)的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法(SCA),利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。 相似文献
83.
飞行器雷达罩设计方法的研究 总被引:7,自引:1,他引:7
详细分析了飞行器雷达罩设计过程中的基本问题。基于多目标优化设计方法建立了雷达罩结构参数求解的数学模型,给出了求解方法。考虑到雷达罩的安全使用要求,分析了雷达罩防雷击部件的基本要求,提出了设计方法,给出了防雷击部件布置的经验公式。同时还研究了用于飞行器雷达罩金属部件的吸波材料电磁波吸收机理,以及吸波材料电性能设计原理和基本布置准则 相似文献
84.
采用有限元分析与冲击试验相结合的方式对膨胀管与波纹管的吸能特性进行探究:通过数值仿真分析对吸能元件的试验过程进行初步掌握,同时根据冲击试验结果对试验设计的不合理之处进行修正;然后开展两种吸能元件的动态冲击试验,探究其吸能特性,最终比较分析有限元仿真分析与落锤冲击试验的试验结果,选择效果理想的吸能元件应用到襟翼交联机构上。结果表明:无论是从吸能行程、吸能稳定性还是吸能结构的设计考虑,波纹管都是最适合应用到交联机构中的吸能元件,该吸能元件比吸能大,吸能过程平缓稳定,吸收能量之后只有塑性形变但结构不发生破坏,同时吸能行程短,吸能结构简单,便于安装拆卸。 相似文献
85.
采用静电纺丝法制备ZnO纳米纤维,研究聚乙烯醇(PVA)浓度对ZnO纳米纤维微观形貌、介电性能和吸波性能的影响规律。结果表明:随着PVA浓度从6%增至10%,ZnO纳米纤维直径变细,但珠结增加,粗细不均。当PVA浓度为8%时,ZnO纳米纤维直径较细、粗细均匀、表面光滑、珠结较少,形貌最好。此时,其介电常数达到最高值,实部为15.4~20.8,虚部为3.6~4.7,并在较薄的厚度下具有最优的吸波性能。当70%(质量分数/%,下同)ZnO纳米纤维/石蜡样品的厚度为1.3 mm时,反射率低于–5 dB的吸收带宽达到5.4 GHz(12.6~18 GHz),最小反射率为–16.6 dB。此外,石蜡含量也对样品的介电性能和吸波性能具有重要影响,随着石蜡含量的增加,样品的介电常数降低,当石蜡含量为30%和20%时,样品具有较好的吸波性能。 相似文献
86.
针对混合关键性系统的多重认证需求,研究多核处理器平台中全局调度算法fixed-priority and Earliest Deadline First by Virtual Deadline(fpEDF-VD)的可调度性分析问题。fpEDF-VD结合处理器利用率和虚拟截止期两个方面来计算任务优先级,系统可调度性取决于是否存在可行的虚拟截止期调整参数。考虑到现有可调度分析方法仅测试有限数量的调整参数候选值,不能有效地判定系统可调度性,故提出了一种改进的判定方法。该方法基于传统(非混合关键)任务调度算法fpEDF的可调度利用率约束条件,利用函数图像分析研究不同关键性级别的系统可调度性需求,并在此基础上给出有效虚拟截止期调整参数的确切范围。通过实例分析及与现有判定方法的比较,验证了该方法的正确性和高效性。与理论分析一致,基于随机生成任务集的仿真实验结果表明改进后的方法具有更优越的可调度性能,能显著地提高任务集的可调度接受率。 相似文献
87.
88.
89.
研究了递归序列x_(n 1)α-β_(n-1)/1-g(x_n),n=0,1,的持久性、振动性、稳定性和全局吸引性。其中α、β为正实数,g(x)是非负连续函数。 相似文献
90.
人为依据经验确定转台调节过程中的PID参数不仅效率低,而且参数的精度低,难以达到满意的效果。为解决该问题,提出了一种基于天牛群算法的PID参数寻优方法。首先建立了转台的数学模型,其次介绍了天牛群算法的算法流程、目标函数和寻优过程,最后使用IAE准则通过该算法对参数寻优得到一组最优解。通过与依据经验确定的PID参数对比,采用天牛群优化算法得到的PID参数更有依据,而且转台控制系统的阶跃响应稳定时间为1.1s,超调量为7.4%。 相似文献