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801.
根据最优控制理论设计最优控制模型,将求解最优变轨问题转变成求解两点边值问题(TPBVP);采用一阶梯度法进行粗略计算,得到近似结果;采用邻近极值算法进行精确计算,得到了满意的结果。 相似文献
802.
TlcsVTE原型是针对某型号上位测控软件研制的测试环境,旨在对该型号的上位测控软件进行确认测试。本文重点阐述TlcsVTE中功能覆盖率算法的实现思路。该算法是基于被测软件运行环境的体系结构以及被测软件的功能分解进行设计的。该原型中采用了本文所述的算法辅助测试人员对被测软件进行功能测试以及覆盖率的实时统计。应用该原型测试被测软件,功能覆盖率可达100%。 相似文献
803.
实时遥测数据处理系统借鉴了事后处理中多站原始数据对接设计思路,实现了实时遥测原始数据对接。实时对接数据处理具备了实时处理的速度和事后处理的质量,提供了一种全程连续的结果,并能克服部分设备数据散乱造成的参数误解问题,更好地满足了任务需求。实时对接技术是实时遥测数据处理系统中的亮点和难点,本文提出并实现了以遥测数据帧为粒度的实时多站遥测原始数据对接方法,分析了实时对接中面临的现实问题和困难,给出了方法实现的关键步骤、核心算法和具体流程,并指出了与事后对接的相同点和不同点及难点。最后,对方法的应用效果分别同单站设备结果、事后对接结果进行了比对分析,比对结果表明了该方法的可靠性、有效性和鲁棒性。该方法已多次应用于实时任务中,效果良好。 相似文献
804.
对于翼型气动隐身设计问题,设计变量的配置对设计结果影响很大,而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法:利用全局敏感性分析方法——基本效应法,得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息,并以此为根据增加设计变量;利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构,避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法,自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度,能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例,证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。 相似文献
805.
806.
为降低天线副瓣电平(SLL)和展宽带宽,设计了一款谐振频率为14.25 GHz的16阵元非均匀间距的耦合馈电微带阵列天线。天线采用多层设计,通过在接地板开矩形槽进行耦合馈电,并引入空气层,降低天线Q值,增大带宽。区别于均匀间距阵列天线的激励幅值加权,从阵元间距角度入手,利用差分进化算法降低副瓣电平,构建非均匀间距并联线阵天线。用槽面辐射的能量近似代替阵元接收的能量,观察阵元功率分配情况,并建立馈电网络所有馈线段的数学关系,保证非均匀间距条件下所有阵元为等幅同相激励。测试结果显示,天线在14~14.5 GHz范围内电压驻波比小于2,满足了卫星动中通的带宽要求;工作带宽内增益大于16 dB,副瓣电平低于-16 dB,性能优于均匀间距阵列天线。 相似文献
807.
针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。 相似文献
808.
星基增强系统(SBAS)是向用户提供完好性信息的广域增强系统,涉及生命安全领域。为了提高SBAS系统的抗欺骗能力,基于椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)提出面向北斗星基增强系统(BDSBAS)的电文认证设计方案。根据国内商用密码标准椭圆曲线(SM2)算法进行相应参数设计和电文排布方案,并描述了空中密钥更新(OTAR)的电文播发策略。为了进一步对试验方案进行验证,采用蒙特卡罗OTAR仿真器,基于3种播发调度算法进行仿真试验,通过调整权重对不同情况下OTAR电文接收时间进行分析。仿真结果为具体情况下OTAR电文方案播发调度的选择提供了重要参考依据。 相似文献
809.
810.
航班延误预测具有非线性聚合的动力学特征。在保证准确率的前提下为提高预测效率,提出一种基于轻量级梯度提升机(Light gradient boosting machine, LightGBM)算法的机场聚合离场延误预测模型。通过对历史航班数据的分析处理,提取时间特征、飞行计划特征和延误特征三类重要特征,并以提取出的特征作为输入变量,采用LightGBM算法基于广州白云机场的历史运行数据对航班延误时间进行预测。结果表明:模型预测延误时间与实际延误时间吻合良好;与其他常用算法的预测结果相较而言,所提模型在各种预测指标上结果更优,效率更高。 相似文献