多无人机对地攻击任务分配算法

在不确定条件下的战场环境中,实时有效的动态任务分配是多无人机顺利完成对地攻击任务的关键.文章基于拍卖机制原理提出了多无人机的动态任务分配算法,给出了算法流程,构建了收益计算函数,并对算法效率进行了分析.仿真试验表明所提出的算法同传统方法相比,大大减少了通信计算量,具有更好的实时性     

面向单机相依任务调度的GPU并行蚁群算法

蚁群算法是一种具有高度并行特征的群智能算法,串行实现过程中具有收敛速度慢的特点,在将其应用到相依任务序列的单机调度问题中时,以任务在不同作业序下的完成时间为基础,建立了单机调度问题的TSP模型。以任务完成时间最优化为目的,实现了一种求解相依任务单机调度的改进蚁群算法,并基于GPU对其进行了并行化设计。实验表明该算法能够完成相依任务的调度处理,通过并行化得到了较高的加速比。     

微型燃气轮机发电站控制策略分析

介绍了微型燃气轮机发电站的技术特点,基于基本PI算法,分析了微型燃气轮机发电站的基本控制策略。在传统的PI算法基础上,分析了微燃机的嵌套闭环控制策略,分别对微型燃气轮机发电站的转速闭环、功率闭环以及排气温度闭环的控制策略进行了分析和研究,并给出了三个闭环的相关试验曲线。研究结果表明,基于基本PI算法的嵌套闭环控制策略适用于微燃机发电站,可保证电站具有很好的经济性和工作稳定性,其对提高电站的使用寿命也有很大帮助,具有很好的工程应用价值。     

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.     

复杂构件MDO六面体网格重构方法

从参数化模型和模型拓扑特征出发,提出了一套六面体网格重构的有限元模型建模方法.同时,使用随动点来约束网格的拓扑边界,保证网格的正交性,确保了网格重构后的网格质量;结合现有的商用软件ICEM的网格生成算法,开发了基于特征的参数化有限元(FE)建模程序.最终,针对航空发动机低压涡轮带冠叶片的叶冠参数进行的多学科优化 (MDO),实例验证了网格重构方法的有效性和可行性.      

基于BL碰撞算法求解排样过程中干涉的问题

在自动排料过程中,采用BL排放策略的移动碰撞算法时,需要反复地更新待排板料中多边形的边界,在某次更新边界的规则不合理时,排放下一块料极易出现图形干涉的现象。针对这个问题,本文采用计算机图形学和计算几何方面的知识,提出一种解决合成多边形时出现干涉问题的方法。     

PSO节点寻优的样条逼近微分

样条节点分布对逼近精度的影响很大,样条节点寻优模型的雅可比矩阵求解复杂。利用经典参数的PSO（粒子群算法）解算样条最优节点分布模型,以逼近残差的平方和为目标函数,每步对节点序列排序后再计算目标函数,可以提高样条逼近精度,为样条节点寻优提供了一种较好的实现方法。仿真计算表明,在一定的节点个数情况下,PSO节点寻优的逼近效果比Carl de Boor的NEWNOT程序中的方法要好。     

基于遗传退火算法的电路模拟吸波材料设计

相比传统吸波材料,电路模拟吸波材料可以很好地减小材料厚度、提高吸波性能,其设计通常使用遗传算法进行优化。针对传统遗传算法的诸多不足,对交叉和变异概率进行了改进、引入了模拟退火思想作为子代接受准则并增加了算法终止准则。其中,对交叉和变异概率的改进是最大创新点。改进后的遗传算法只需进化100代即得到最优解,平均反射率为-15.0420,厚度为1.43 mm,均优于传统算法得出的结果。结果表明,改进后的遗传算法具有收敛速率快、不易陷入局部最优解等优点。     

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

蛇形进气道的雷达截面分析

 本文采用复射线技术的原理和方法,通过场的高斯波束拟合,使这种理论能够用于进气道之类的大口径凹形腔体的雷达截面(RCS)特性分析。本文以弯曲的蛇形进气道为例,进行了RCS特性分析计算,并将计算值与测试值比较。结果表明,这种方法是一种比较准确而又十分有效的RCS预估方法。