Lambert转移中途修正的全局概率最优策略

应用Monte-Carlo法和遗传算法的联合仿真求解Lambert转移中途修正的全局概率最优策略.首先推广限制性三体问题中求解周期性特解的微分修正算法构造出考虑J₂项摄动下的Lambert转移轨道并以此作为参考轨迹,则中途修正策略仅需针对导航误差、初始偏差修正的控制偏差等进行补偿.应用微分修正算法导出的单值矩阵,设计出3类线性和非线性中途修正策略,以适应不同的精度需要.随后应用Monte-Carlo和遗传算法的联合仿真,可以得到实现代价函数(落点误差最小)在概率意义下的最优解.与直接利用优化算法寻优需要已知各种误差量不同,得到的最优修正策略更具有普适性.     

太阳帆航天器行星际轨道转移优化算法

研究基于遗传算法的太阳帆行星际转移轨道的全局优化问题.通过极小值原理推导了太阳帆全局优化控制律,并以太阳帆飞行时间最短为优化目标函数,运用遗传算法对发射时间、到达时间和协态变量初值进行参数优化设计.为了解决轨道转移这一多约束优化问题,在遗传算法中加入动态罚函数.在此理论基础上作了从地球同步轨道出发到火星同步轨道转移和从地球出发与火星交会两个算例,仿真结果表明了该方法在太阳帆转移轨道全局优化中的有效性.     

基于PERT网络的航空弹药保障人员优化配置

针对航空弹药保障效率和可靠性要求高的问题,在分析保障流程的计划评审技术（PERT,Program Evaluation and Review Technique）网络图中各工序对任务完工影响程度的基础上,提取了工序关键度指标和重要度指标以及各方案下的按期完工概率,建立了保障人员配置方案评价指标体系,表示为评价函数形式.以基于蒙特卡洛方法的PERT网络仿真为核心,选择在遗传算法进化寻优框架下构建优化模型,该方法不仅得到了最优的保障人员配置方案,而且评估了需要注重的关键工序.算例实验证实了其有效性与实用性.      

基于子目标进化的高维多目标优化算法

多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.      

航天器反作用轮扰动建模及参数辨识

为预测反作用轮微振动对航天器产生的影响,提出了一种改进的扰动模型.由于共振造成的扰动放大是反作用轮扰动对卫星姿态精度的最重要影响,改进模型通过引入放大系数体现结构固有频率对扰动的影响.鉴于改进模型的非线性特性,应用模拟退火遗传算法对改进模型进行了参数辨识.设计刚性六分量力测试平台对反作用轮扰动进行测试,并利用实测数据对改进模型及参数辨识结果进行验证.验证结果表明:改进模型准确地反映了反作用轮的扰动特点,模拟退火遗传算法可以提高参数辨识的精度.     

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。      

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题,提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先,结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径;然后,在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子,并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值;最后,输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明,所提方法与A*算法和常规遗传算法相比,移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%;行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%,转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%,所提方法能规划出更优的路径,并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。      

升力体式浮升混合飞艇多学科设计优化

升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择,随着全球贸易的发展,逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器,混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化（MDO）方法引入到混合飞艇的总体设计中,将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上,提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化（CSSO-RS）算法,将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件,并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面,以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势,实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势,同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。      

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

压电结构的控制-结构一体化设计

对于离散分布、同位配置压电片驱动器和传感器的压电耦合板,首先构造了四节点 Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ矩形板弯单元,从而建立了有限元模型。在此基础上,给出了主动阻尼振动控制模型。将系统的存留能量指标归结为一个 Ｌｙａｐｕｎｏｖ 方程的解。以系统的存留能量指标为适应度函数,以作动器和传感器的位置及控制增益为优化参数,利用基于共享函数机制小生境技术的遗传算法进行结构、控制设计。最后,对一悬臂压电耦合板进行了实例分析。结果表明,该方法是解决控制结构一体化设计的一种有效途径,可以得到多个最优解或次优解。