基于HTGVNS算法的卡车与无人机协同配送方法

在现代物流中,针对最后一公里配送中的成本高昂、耗时长、道路不易通行等难题,首次引入卡车与无人机协同配送模式,并以总配送时间最小化为目标,建立混合整数规划模型(MIP)。提出一种新的混合禁忌可变邻域搜索算法(HTGVNS)进行求解。算法利用旅行商问题(TSP)求解器和系统性邻域变化的探索能力求解卡车路径,将客户分配给无人机形成聚类,再使用禁忌搜索过程来优化无人机路径。通过求解不同规模算例验证了所建模型的可行性和算法的有效性。结果表明卡车与无人机协同配送模式能有效地减少配送时间,提高配送效率。     

协同决策下基于物元模型的航班延误预警研究

为了对枢纽机场航班延误进行有效预警,选用了5个预警指标构建了航班延误预警特征指标体系.利用可拓学的物元模型研究表现机场航班延误运行状态的指标之间的相互作用关系,建立延误情况评价指标,并采用可拓关联函数及可拓评价方法,对机场航班延误情况指标的可拓量化值进行预警评估.通过实例仿真,结果表明预警模型能够比较准确地反映机场的航班延误情况,为机场在协同决策系统中发布航班延误的预警情况提供科学的参考信息.     

复杂结构件数控加工浮动装夹自适应控制方法

为了减小复杂结构件数控加工产生的变形,满足装夹自适应调整需求,基于浮动装夹加工原理提出了浮动装夹自适应控制方法,研究了基于CAN(Controller Area Network)总线的浮动装夹系统通信、零件受力和变形的监测与检测、基于OPC(OLE for Process Control)的机床状态监测、数控机床和夹具协同控制等关键技术,开发了浮动装夹自适应控制系统。此系统在航空制造企业进行了实际加工应用验证,能够实现装夹自适应调整,满足工业应用需求。     

拦截机动目标的三维协同中末一体化制导律

针对空中来袭目标机动能力较大、单枚导弹无法有效拦截的问题,提出了拦截机动目标的三维协同中-末一体化制导律。根据目标和拦截弹的最大机动能力计算所需的最少拦截弹数量,解算出末制导的初始阵位约束,根据阵位约束,设计基于改进比例导引的协同末制导律。基于中制导开始时目标速度,迭代求解出预测命中点以及中末交班约束,提出基于预测命中点的时间角度协同中制导律。在三维场景下对协同中末制导律进行仿真验证,结果表明：该方法能够有效满足中末交班的阵位要求以及末段拦截精度,实现对机动目标的有效拦截。     

多导弹编队齐射攻击分散化协同制导方法

针对多导弹编队齐射攻击在时间上的协同要求,将攻击时间可控制导律(ITCG)与一致性分散化协调算法相结合,提出一种多导弹编队齐射攻击的分散化协同制导方法.编队内各导弹采用相邻局部通信,编队之间则通过各编队通信拓扑生成树的根节点进行通信.设计了导弹编队内和编队间的分散化协调策略,实现多导弹编队齐射攻击的分散化协调.推导了攻...     

带时变通信时间延迟的卫星编队姿态协同自适应L2增益控制

针对卫星编队姿态协同分布式控制问题,提出一种基于Lyapunov方法的编队飞行协同控制策略.首先,考虑到实际编队飞行中星问通信存在时变时间延迟及模型不确定问题,结合变结构控制的思想设计一种针对时滞系统稳定性分析的Lyapunov函数,从而由直接Lyapunov方法得到可对模型参数进行估计的自适应分布式姿态协同控制器,并...     

协同空战仿真中感知的研究

现有的基于空间的感知模型不能准确地描述协同空战仿真系统中协作CGF的感知范围.因此,提出一种基于空间感知和协作感知的感知模型.根据CGF的视觉特征和CGF承担协作任务的相关性确定CGF的感知范围,划分感知层次.实验证明,该感知模型结合合理的兴趣域管理方法能够有效降低网络带宽占用,适宜协同空战仿真系统中兴趣域管理的实施.     

编队无人机的高生存力协同航路规划方法

提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。     

多无人机协同编队飞行控制的研究现状

多无人机（UAVs）编队飞行的协同侦察、作战模式可以在一定程度上提高单机单次作战任务的成功概率,因而引起各国对多机编队飞行的研究热潮。针对这一情形,在介绍了多UAV协同编队飞行（CFF）的定义和应用特点的基础上,结合近年来国内外多UAV编队飞行的发展状况和一些主要的研究成果,着重分析和讨论了编队飞行控制中几个相关的关键技术问题,主要包括：队形设计、气动耦合、队形的动态调整、航迹规划、信息互换以及编队飞行控制策略等问题;最后对未来的发展趋势进行了展望。研究成果对正在研究的多机作战平台系统的协同作战技术具有一定的参考意义。     

基于SA-DPSO混合优化算法的协同空战火力分配

针对超视距(BVR)多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,提出了一种新的火力分配数学模型。该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标相对贡献较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源。在此基础上,提出采用模拟退火(SA)-离散粒子群(DPSO)混合优化算法求解协同空战火力分配,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力,避免陷入局部极小。仿真算例验证了新模型的优点以及SA-DPSO混合优化算法的有效性。