一种基于有限K近邻的强度帕累托进化算法

在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,需要解决多目标优化问题。当前的强度帕累托进化算法在求解高维多目标优化问题时具有优势,但是在环境选择阶段的计算时间复杂度仍然较大。文章针对这一问题,提出了一种改进算法。新的算法采用有限K近邻方法,减少了原算法中K近邻策略的比较次数,使时间复杂度由O(M3)下降为O(max(l,logM)M2。试验结果表明文中算法的计算速度更快,并且具有更优的收敛性和分布多样性特征。     

空间科学任务协同设计论证平台

空间科学任务协同设计论证存在设计方案耦合强,数据一致性差,数据变更难,数据与流程脱节等问题.为了解决上述问题,建立了典型空间科学任务的多层数字化模型;采用图形化方式对论证流程进行建模,并建立流程与数据的映射关系;通过共享数据池的方式为多岗位用户提供多方案数据协同机制;采用消息总线对数据变更进行及时提醒;利用方案依赖关系矩阵来判别方案耦合关系,最终自动合并任务总体设计方案.作为一个分布式平台,空间科学任务协同设计平台采用Eclipse RCP和Spring技术架构,整合了Hibernate、工作流Activiti5等中间件,提供统一门户,支持多岗位、多任务、多方案、多版本的管理能力,提供论证流程监控、数据协同交互等功能.结合某空间科学任务论证验证了该平台的有效性.      

基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配

无人机集群由于其强大的信息共享与行为协作等优势,在军事、民用及科研等领域发挥了重要作用.然而无人机集群在执行大规模任务时,任务的时间约束、时序关系以及性能要求都对集群任务的协同规划与分配提出了巨大的挑战.针对多无人机协同飞行约束下的任务分配问题,本文提出了一种基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配算法,在保证无人机间...     

基于HLA的舰空导弹协同制导作战仿真系统方案

针对舰空导弹协同制导仿真系统的设计问题,通过给定舰舰协同和空舰协同这两种典型协同制导作战模式的作战流程,对仿真系统的组成及组成单元的模型构成进行了深入的分析。基于高层体系结构HLA(High Level Architecture)分布式仿真技术,对分布式半实物的协同制导仿真系统进行了方案设计,并且通过采用实时操作系统内核和半实物仿真代理联邦成员的方法,有效地解决了半实物仿真的实时性要求和半实物仿真与分布式仿真的互操作等关键问题。     

临近空间飞行器多物理场耦合建模的网格映射方法

临近空间飞行器的研制面临许多复杂的问题和挑战,涉及总体、气动、结构、控制、防热、动力等多个学科和专业领域的相互作用、高度耦合的子系统。全系统、全流程的仿真验证与性能评估能够为设计工作提供重要依据,缩短研制周期。而气动、结构、防热等专业的仿真建模和模型解算基于有限体积法或有限元方法,依赖于不同的工具软件,且网格的划分方法不同。本文研究了临近空间高超声速飞行器多物理场耦合建模方法,研究并实现了异构网格耦合界面之间与耦合域之间的信息传递方法,从而实现了临近空间高超声速飞行器的多物理场耦合建模与仿真。     

航天多院所协同研发平台的架构与协同机制研究

针对航天产品研制特点与需求,提出一种基于企业服务总线的多院所协同研发平台,详细描述了平台的功能。建立了主从式协同机制,实现以总体院为核心的院内、院间协同工作。     

气动力辅助椭圆轨道转移技术研究

研究了两种共面椭圆轨道最优转移方法--基于单纯推力的双脉冲对称转移和基于气动力辅助变轨技术的协同机动方法。推导了双脉冲对称转移问题中转移椭圆轨道的求解公式,采用遗传算法求解最优变轨点位置,给出了变轨脉冲的计算方法。将气动力辅助对称转移过程分为3段：真空飞行段、大气飞行段、真空飞行段。以能量最小为性能指标,将大气飞行段轨迹优化问题转化为标准最优控制问题模型,并利用Gauss伪谱法进行求解,得到“巡航+滑行+巡航+滑行”的大气最优飞行轨迹。最后对两种转移方法进行详细比较,指出初始椭圆轨道近地点越接近大气层,气动力辅助对称转移方法比双脉冲对称转移方法越节省能量。     

新的导弹协同定位技术

导弹协同作战的关键技术之一是导弹的精确定位技术,针对在体系对抗条件下,如何提高导弹集群的导航定位精度问题,构建了以弹载数据链和惯导系统为核心的协同定位系统,提出了一种基于相互测距信息的导弹协同定位方法.该方法使用加权秩亏自由网平差的方法来估计导弹集群的惯导系统定位误差.仿真表明:该方法可以有效地延缓惯导位置误差的发散速度和提高惯导定位精度,随着导弹数量的增多,惯导定位精度不断提高,当导弹数量大于4时,惯导定位精度将提高2倍以上.     

基于模型定义的标准体系探讨

针对飞机研制采用MBD技术,提出了MBD设计制造技术体系结构及内容,重点阐述了基于模型定义的标准体系框架与主要技术标准内容,并给出应用建议。     

深空环境下卫星编队飞行队形重构实时重规划

针对深空环境中卫星编队自主队形重构的机动问题,设计了队形重构过程中的实时重规划方案。在每次重规划过程中首先用Legendre伪谱法将当前时刻到终端时刻的重构问题离散化为非线性规划问题;其次,根据卫星编队飞行队形重构的特点,使用协同进化粒子群(CPSO)方法对每次重规划进行求解,该方法既避免了传统优化方法对复杂问题梯度的求解,又能在整个优化过程中保证约束条件的满足,并且能够事先为粒子群的进化提供大致方向,极大地提高了每次重规划的计算速度;最后,提出了重构过程中具体的重规划策略,以保证队形重构的顺利进行。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,在重构过程中,该方法能够在初始给定轨迹的基础上进一步优化,可以有效降低重构过程的能量消耗,并能够避免重构过程中碰撞的发生。