卫星编队的多冲量轨道机动路径规划方法

基于多冲量轨道机动控制,研究应用微小推力发动机来实现卫星编队轨道机动控制的方法。首先简单介绍轨道机动控制的多冲量次优解的求解方法,并把此方法的改进算法应用于卫星编队的整体轨道机动控制;为降低单次冲量值,应用小推力发动机实现轨道机动,提出了卫星编队多冲量轨道机动的路径规划方法,这种方法把一个多冲量轨道机动过程分成多个来实现;最后,数值仿真结果表明:该方法简便、实用,可以解决单次冲量值过大而不易实现的问题,同时对于轨道摄动因素的影响具有鲁棒性。     

人工神经网络在目标识别和分类中的应用

首先分析了人工神经网络在目标识别和分类中的应用及其局限性,然后分析了人工神经网络与模糊理论、证据理论、贝叶斯决策理论相结合在目标识别和分类中一般方法和优点。     

航空公司如何用科技支撑发展

通过多年的不懈努力,我国的航空公司在各方面都取得了很大进步,但同当今世界先进航空公司相比,在某些方面仍有一定差距。这些差距在战略管理上表现为科学预测     

翼面隐身结构电磁散射特性稳健优化设计研究

隐身结构是指由蒙皮和多种内部材料组成的、能满足承载要求、并具有明显降低雷达散射截面(RCS)的结构.阐述了一种典型的翼面隐身结构方案.为了进一步挖掘该隐身结构减缩RCS的潜力和考虑到实际情况中作为设计变量的吸波材料、玻璃钢电磁参数以及内部几何形状会有一定偏差,应用基于代理模型的优化策略,对其进行电磁散射特性稳健优化设计.研究结果表明,经过优化设计后,能显著降低翼面隐身结构RCS及其对设计变量的敏感性.     

双变异遗传算法在投资组合中的应用

针对马柯维茨均值-方差模型的特点和简单遗传算法在求解该模型中所存在的缺点和不足,本文提出了一种改进的遗传算法-双变异遗传算法.该算法在交叉算子中引入了变异算子,即在种群中出现大量的近亲个休,产生近亲繁殖,此时,交叉算子停止交叉,进行均匀变异;而变异算子按照梯度方向变异,以加快算法的收敛速度.数值试验表明,双变异遗传算法对马柯维茨均值-方差模型的求解具有全局收敛、求解速度快、避免早熟等优点.     

改进目标收益函数的无人机集群空地对抗模型

无人机集群作战已成为一种新兴作战模式。面对日益错综复杂的战场环境,无人机集群对抗博弈是一个重要的研究方向。本文以无人机集群空地对抗为背景,研究无人机集群的对抗博弈过程。分析战场态势的关键因素,通过空间状态矩阵表征战场态势,基于战场态势的动态变化提出自适应权重的经验表达式,并以此给出博弈双方的动态目标收益函数,建立非完全信息下的无人机集群空地对抗博弈模型。仿真验证了自适应权重的合理有效性。本研究为无人机集群空地对抗的动态决策提供了一种新方法。     

利用遗传算法进行稠密视差图估计

提出了一种利用遗传算法解决立体匹配问题的方法以获得稠密的视差图。与以往方法不同．本将立体匹配问题看作一种多极值的优化问题——从一组可能的视差图中找到最合适的一个。在大量的优化算法中，已经证明对于具有广阔搜索空间的全局优化问题，遗传算法是一种潜在的有效方法。从这个思想出发．本把每一个视差图看作是一个进化个体．并把视差值作为染色体进行编码．因此该算法中．一个个体将会包含大量的染色体。然后，把一些匹配约束转化形成目标函数，利用遗传算法去搜索待解决问题的全局最优解。另外，为了减少匹配上的不确定性以及时间消耗，中还采用了从粗糙到细致的层次化匹配策略(coarse—to-fine strategy)。最后给出合成图与真实图的匹配实验结果．以验证该方法的性能。     

一类灰色群决策问题的分析方法

在群决策问题中,由于受人力资本的质量和决策环境等众多因素的影响,决策者的偏好信息往往是不精确或不完全的。本文用灰色系统理论的思想和方法,融合经典群决策理论,对提出的灰色群决策问题进行了探讨。利用数值分析中的幂法和群决策系统的熵模型,借助分析技巧,给出了灰色群决策问题的解法。通过实例对解法的合理性进行说明与分析,为群决策理论的应用研究提供了一条新思路。     

基于层次分析法FDM工艺中分层方案的决策

在分析分层方案对阶梯效应、支撑结构、制作效率、变形等影响的基础上,提出采用层次分析法和模糊综合评判相结合的方法对加工零件的分层方案进行决策。通过对鼠标零件加工方案的验证,证明该方法有效地避免了决策的主观性,增加了决策的科学性,提高了原型件的制作质量和效率。     

设备检维修策略及维修主体匹配问题研究

设备检维修系统设计是设备管理的核心,而设备维修策略和维修主体匹配又是设备检维修系统设计的核心。建立一个可以广泛应用于企业的模型,并已通过实践的验证,为企业建立维修策略,选择维修主体提供了分析和应用的框架。