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51.
基于多目标进化算法的导弹鲁棒姿控系统设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
实际中在进行弹性导弹的姿控系统设计时,控制器参数的调试比较困难.现把弹性导弹的姿控系统设计问题转化为受限多目标优化问题,然后通过多目标进化算法(MOEA)NSGA-Ⅱ进行求解.通过在某特征点的控制器设计实例表明,该设计方法使用灵活,在最后计算所得的非劣最优解集中能够得到满意的控制器参数. 相似文献
52.
针对卫星导航所需的高精度地球定向参数(EOP)中的UT1-UTC预报问题,提出了基于双差分LS+AR的UT1-UTC参数预报方法。对UT1-UTC观测数据进行跳秒检测、固体地球带谐潮汐项改正,然后对改正后的UT1-UTC数据进行双差分处理,增强数据平稳性;采用最小二乘拟合(LS)与自回归(AR)分析方法对差分处理后的数据进行分析与预报;对预报结果进行逆差分处理与潮汐项改正外推、跳秒恢复,获取高精度的UT1-UTC预报值。通过与国际EOP_PCC预报结果对比表明,UT1-UTC短期预报精度与EOP_PCC较优的预报精度相当,其中1天UT1-UTC预报精度优于0.03ms,优于EOP_PCC预报结果。介绍了北京航天飞行控制中心的UT1-UTC每日例行预报情况。 相似文献
53.
本文利用ENO(essentially-non-oscillatory)插值思想,对非线性双曲型守恒律=0提出了一类逆风ENO线方法,使用这种格式其计算量比C.Shu在文[6]中提出的通量分裂方法明显减少,进而同Runge-kutta时间离散相结合,提出了时空高精度差分格式。本文还把这类方法推广到方程组并用于计算Euler方程组的黎曼问题和拟一维喷管问题,得到了比较满意的数值结果。 相似文献
54.
由于系统群复杂性的增加和有关实践的非成熟性,开发了一个系统化的方法来进行进化活动显得十分必要。本提出了一个系统群进化的综合环境的设计模型,介绍了该环境的设计思想,操作的流程,主要的模块以及如何运用系统构架知识来支持系统的进化,最后给出了该环境设计的高层结构。 相似文献
55.
地面风洞实验是开展高超声速边界层转捩研究的主要手段之一,但是目前可用于高超声速边界层三维空间测量的实验技术仍极为缺乏,且已有测量技术的动态响应频率普遍较低。基于光的折射和干涉原理,搭建了一套非介入式聚焦激光差分干涉仪测量系统(Focused Laser Differential Interferometry,FLDI),可有效获取三维流场空间点的密度变化。在马赫数为8的常规高超声速风洞中,使用FLDI开展了来流雷诺数107/m、7°半锥角尖锥标模边界层的不稳定波测量实验。结果显示FLDI成功捕获到频率在327 kHz的第二模态不稳定波及其谐波(645 kHz)。通过与PCB测试结果进行对比,FLDI的高信噪比、高解析频率(本文实验有效解析频率1.5 MHz)、高空间分辨率(沿流向小于1 mm)等优点得以体现。鉴于FLDI的高时空分辨率等优良特性,其可用于高超声速边界层不稳定波行为以及感受性等问题的研究,为深入认识高超声速边界层转捩机制以及感受性问题提供了有效手段。 相似文献
56.
区域导航星座能够以较低成本和较短时间获得目标区域导航能力,且地球同步轨道是构建非极区区域导航星座的重要轨道类型.提出一种基于GEO(地球静止轨道)和IGSO(倾斜地球同步轨道)的区域导航星座设计方法.基于星下点轨迹特性构造对称星座设计参数和优化参数集,并考虑地球扁率长期摄动影响,计算星座轨道参数.以导航服务区的统计GD... 相似文献
57.
58.
从GenBank上下载所有1978-2009年在中国分离的H1N1亚型流感病毒的HA和NA基因及所有同期在中国分离的A型流感病毒(宿主包括人、猪和禽)的PB1、PB2、PA、NS、NP和M基因的序列,将这些基因序列与2009年在中国发生的墨西哥H1N1流感病毒的对应基因序列进行BMCMC法分析,绘制BMCMC进化树,结果揭示中国发生的墨西哥H1N1流感病毒的HA和NA基因相对独立于中国季节性H1N1流感病毒;M基因相对独立于中国国内的季节性流感病毒和禽源流感病毒;PB1基因包含在季节性流感病毒的分群内;PB2基因和NS基因与国内重排的流感病毒相关,但相对独立于国内的季节性流感病毒和禽源流感病毒;PA基因包含在国内禽流感病毒的分群内;NP基因则与国内传统的猪流感病毒相关,但相对独立于国内的季节性流感病毒和禽源流感病毒. 相似文献
59.
60.
AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求. 相似文献