一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题,提高其在多约束条件下的寻优性能,提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先,利用Circle混沌映射进行种群初始化,提高种群多样性;在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数,并在位置更新时进行位置限定,提高算法全局寻优的性能;在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数,避免算法进入局部最优。同时,引入分段随机的反向学习策略,进一步提高种群多样性,平衡全局寻优与局部探索的性能。然后,以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码,构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数,结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后,通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加,最差路径次数减少,路径平均解减少。     

混沌直扩信号的抗盲估计传输方法

混沌直接序列扩频(DSSS)由于具有大容量、低截获率和物理层上的优良保密性,成为通信领域的研究重点,尤其可以为卫星导航系统提供安全、可靠的地址码.虽然混沌序列的随机特点增强了混沌直扩信号的保密性,但是随着系列盲解扩及混沌预测等技术的发展,传统的混沌直扩系统已经不能克服非授权用户对混沌模型的重构和非线性预测,因此抗盲估计...     

考虑光压力和热载荷的太阳帆薄膜力学行为分析

基于冯卡门板理论描述薄膜结构大变形,耦合光压力与热载荷,构建10μm量级薄膜非线性动力学主控方程。采用伽辽金离散方法和龙格-库塔推进方法数值求解方程时域解,并引入最大李雅普诺夫指数判别薄膜混沌运动。分析表明,法向光压力远大于切向光压力并抑制薄膜动力学颤振,仅计入光压力时,太阳帆膜呈静变形特征。当计入的光辐射热载荷达到临界值后,考虑切向光压力与法向光压力的薄膜都呈现动力学混沌运动。综上,光压力抑制太阳帆薄膜颤振,热载荷导致薄膜进入混沌运动。     

基于代理模型的航天器振动夹具优化方法

航天器振动夹具的一般设计原则是在避免安装干涉的前提下,尽量提高其刚度,同时减小自身重量对试验条件制定的影响。文章从提高振动试验夹具设计的效率出发,在优化过程中引入Kriging代理模型来代替原有的动力学输入输出关系,最大程度地减少优化迭代过程中有限元模型重构与求解次数。为进一步提高代理模型更新的效率,提出了一种混沌邻域搜索的多点加点准则,在发掘当前最优点的同时,有选择性地加入了更多的预测点,用以快速改善代理模型的局部代理精度。数值仿真针对典型航天器力学环境试验夹具的几何参量进行优化,优化结果验证了该方法的有效性与高效性。     

基于超椭圆方程和序列响应面法的回转壳开孔形状优化

含有多种功能开孔的轻质回转壳结构是航空航天结构系统内的常用支撑构件,其开孔形状直接影响结构的静动态性能。以回转壳结构为对象,基于超椭圆方程和坐标映射变换推导了回转壳开孔边界的参数化表达,开展了开孔形状动力学优化研究。为提高结构优化计算的精度、效率和收敛性,提出了准等弧长方法和基于均匀设计的序列响应面近似建模方法(SRSM),以分别实现空间超椭圆曲线的精确逼近、减少结构有限元分析成本和加快迭代收敛。以非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)作为响应面模型求解算法,结合有限元分析构建了回转壳开孔形状优化设计流程,开展了最大化结构一二阶频率带隙的典型回转壳结构开孔形状优化设计。结果表明,基于超椭圆方程和序列响应面法的开孔优化方法获得了有效改进结构动态特性的回转壳开孔形状,对开展计算耗时工程结构形状优化设计具有一定应用价值。     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。     

一类不确定分数阶混沌系统的滑模自适应同步

基于滑模自适应控制理论、Lyapunov稳定性理论和分数阶线性系统稳定性理论,在考虑系统存在模型不确定和外部扰动的情况下,选用一种具有较强鲁棒性的分数阶滑模曲面,设计了合适的自适应滑模控制器。所设计的控制器能够将系统状态控制到滑模面上,实现两个不确定分数阶混沌系统的同步,且不需事先知道不确定项上界。该控制器结构简单,控制代价小,具有较好的通用性,对未知扰动具有较强的鲁棒性。数值仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

具有较大零相关窗补序列集的构造

为了降低甚至消除近似同步码分多址(Approximately-synchronized code-division multiple-access,AS-CDMA)系统的多径干扰和多址干扰(Multiple access interference,MAI),满足系统不断增大的用户容量需要,提出了零相关窗补序列集和零相关窗补序列集的构造方法。零相关窗补序列集比传统补序列集具有更多的序列数目,应用到通信系统中可以支持更多的通信用户。本文基于完美序列和行正交矩阵,构造了两类具有较大零相关窗补序列集:第一类是运用完美序列的自相关性质和行正交矩阵的正交性构造了一类最优的零相关窗补序列集;第二类以同样的方式,构造了一类几乎最优的零相关窗补序列集。     

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.      

基于时间序列数据挖掘的航天器故障诊断方法

时间序列方法是数据挖掘技术的一个重要分支,在航天器故障诊断领域具有非常广阔的应用前景。本文在系统研究时间序列数据挖掘技术现状基础上,重点介绍了一种基于时间序列数据挖掘的航天器故障诊断方法,包括确定诊断对象、航天器遥测数据选取、航天器遥测数据再处理、航天器遥测数据时间序列特征表示、航天器故障诊断的时间序列数据挖掘方法执行、挖掘结果的解释与评估、软件系统开发共7个步骤。最后通过卫星实例描述了该方法在航天器故障诊断中的具体应用。