针对旋翼流场模拟的自适应网格算法

针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

危险天气下航班等待与改航的实时集成优化

为了提高航班准点率,降低危险天气对航班飞行的影响,同时考虑等待策略和改航策略,进行实时空中交通流量管理的研究。以改航起始点至改航结束点间的总航行时长最短为目标,安全可行性、技术可行性为约束,建立了数学模型,并设计了两阶段求解算法,先基于遗传算法优化等待时长和改航路径,再基于"化曲为直"和"二分法"的思想调整改航路径,得到了最佳等待时长和改航路径。仿真结果表明,该算法得到的实时优化结果优于几何切线法;相比静态改航,更能提高空域利用率;相比单独考虑等待策略,总航行时长降低了17.04%;相比单独考虑改航策略,总航行时长降低了3.98%;验证了危险天气下航班等待时长与改航路径实时集成优化在实时空中交通流量管理中的有效性。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

基于遗传算法(GA)的具有约束的飞行轨迹规划

轨迹规划的一个最基本目标是规划飞机通过威胁空间并实现任务目标的飞行轨迹,这个轨迹需满足任务规划所确定的约束,这些约束包括：地形、威胁（静、动态）、燃油、时间、飞行性能等,构成了一个多维、多模态且具有组合爆炸的搜索空间,造成了轨迹规划的具有挑战性的难题。对基于ＧＡ的自适应搜索技术的轨迹规划方法和轨迹规划器进行了研究。提出了用来解决满足约束条件最优飞行轨迹问题的描述方法。     

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

基于对偶原理的二子样划船补偿算法

划船补偿算法一般以典型划船运动为基础,利用最优化理论来进行推导.圆锥补偿算法不仅可利用最优化理论,还可利用Goodman-Robinson理论进行推导.利用对偶原理,将Goodman-Robinson理论下得到的二子样修正圆锥补偿算法推广至划船补偿算法设计中,得到一种改进的二子样划船补偿算法.在典型划船运动条件下,对得到的划船补偿算法进行了数字仿真,并与二子样优化划船补偿算法进行了对比研究.仿真结果表明,此改进二子样划船补偿算法能提高速度更新精度.     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

平方根滤波算法在传递对准误差评估中的应用

传递对准误差评估,通常需要进行顺序Kalman滤波及逆序平滑处理。在递推处理过程中,系统状态均方误差阵常常失去非负定性而导致滤波发散。将平方根滤波应用于对准误差的评估中,采用平方根滤波和平方根平滑算法进行弹载子惯导系统的传递对准误差评估,能够保证状态均方误差阵的正定性,并且提高了滤波的收敛速度和评估的误差,为传递对准提供了一种有效的误差评估方法。