GF(q)域上的低密度校验(LDPC)码的译码及其在深空通信中的应用

低密度校验码是一类能有效逼近香农限的好码,而高进制的LDPC码具有比二进制LDPC码更好的性能,但其译码复杂度太高不利于工程应用。本文提出了一种基于协同优化算法的低复杂度的高进制LDPC码的译码算法,并讨论了其在深空通信中的应用。     

ADSL宽带接入网及其网络优化的几种方案探讨

ADSL技术作为实现宽带接入的解决方案，现阶段技术上已趋成熟，并在国内大多数机场得到应用，本文首先介绍了ADSL技术，然后阐述ADSL网络现状和发展情况，指出目前该网络拥塞状况，着重提出了几种网络优化方案，并对这几种方案进行了技术经济比较，最后简单探讨新建ADSL网络和介绍了ADSL技术的新发展ADSL2和ADSL2＋。     

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

基于精英保留遗传算法的连续结构多约束拓扑优化

采用遗传算法对应力、位移及结构约束下的连续体结构进行拓扑优化。通过在遗传算法中引入精英保留的进化策略,保证算法的收敛性,改善优化结果。优化过程中,利用精英保留遗传算法进行结构优化,通过基于ANSYS软件的有限元技术进行结构的建模和分析。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。该方法可用于复杂工程结构的初始设计,并能够提供多种初始设计方案。      

基于并行遗传算法压气机叶片自动优化设计

结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法.将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计和对已有叶型的改进.在构造目标函数时,根据工作攻角范围,构造了考虑非设计点性能的目标函数.分别对进口马赫数为0.5和0.9左右的叶栅采用三台计算机进行并行气动优化设计,优化叶型设计点和非设点性能都明显好于原始叶型.     

航空企业自动化立体仓库输送系统的调度优化

运用粒子群算法解决航空企业自动化立体仓库中输送系统的调度优化问题.针对某主机厂自动化立体仓库输送系统的特点,采用分拣上/下包台、出/入库台、AGV运行的时间总和最小化作为性能指标,用粒子群算法的基本原理作为优化思想,然后使用 MATLAB软件进行算法仿真,分析结果的合理性.结果表明,该模型及仿真结果是合理的,效率高,满足航空企业使用需求.     

基于公务机经济性的升阻特性优化

以提高公务机空气动力效率为目的,讨论了可应用于工程实际的升阻优化技术的优缺点,并展望了其应用前景。     

机场终端区容流调配鲁棒优化模型

为解决机场不确定容量条件下的航班进离场流量分配问题,以容流调配策略在各情景下的规划外延误损失或多余延误损失的均值与标准差之和最小为目标,建立了终端区容流调配鲁棒优化模型;采用捕食搜索算法求解模型,以国内某机场终端区运行数据为例进行仿真验证,并与经典终端区容流调配模型进行比较,结果表明,鲁棒优化模型较好地实现了容流调配的鲁棒性,有效减少了不同情景下进离场航班延误的扰动。     

涡扇发动机部件特性自适应模拟

发展了一种预测发动机部件特性的自适应模型方法，该方法以通用特性为基础，运用单纯型优化方法，以发动机主要性能参数和过程参数偏差函数最小为优化目标，以部件特性耦合因子为被优参数，预测出不同飞行条件下的涡扇发动机的风扇、压气机、燃烧室、高、低压涡轮等部件特性。运用该模型对某涡扇发动机性能的计算结果表明，发动机主要性能参数和过程参数的计算偏差均在0．5％之内，对发动机各截面总温、总压计算偏差均在1％之内。预测出的部件特性已成功用于发动机故障诊断方程的建立。