基于蚁群算法的月球软着陆轨迹优化

针对基于最省燃料的月球软着陆轨迹优化问题进行了研究。首先通过改进的函数     

支持宏块级帧场自适应的H．264解码器帧内模块FPGA实现

文章对支持宏块级帧场自适应的H.264帧内预测和残差系数反变换反量化进行深入分析,提出了一种易于硬件实现的H.264解码器的帧内模块算法并给出了其硬件结构,采用流水线方法、分解计算等多种优化计算方法提高硬件系统的并行度。从实验结果看,作为硬件实现方案,完全能达到实时要求。系统已经通过FPGA验证,工作频率可达到80MHz。     

大型齿轮在多因素耦合影响下齿形误差测量的灰色动态预报

提出了一种旁置式的大型齿轮测量装置,分析了影响该装置测量精度的主要误差来源及其特性,给出了一种处理多因素耦合影响的灰色动态预报方法.首先,基于测量装置特性,对影响齿形误差测量精度的误差源进行分析和标定,计算出各误差源的灵敏度系数;然后对测得的有限误差数据进行再抽样及灰色生成,分别计算出在每次测量中各影响因素对测量结果的作用大小,之后按照误差合成方法生成误差源耦合作用结果;最后,通过在测量结果中去除耦合作用进而提高大型齿轮齿形误差测量精度.与测量精度为0.5μm的三坐标测量机进行对比测量,结果表明所提出测量装置能满足3级精度以上的大型齿轮齿形误差检测需求.     

带燃料均衡的空间多飞行器编队重构的轨道规划方法

航天任务需求的多样化对空间多飞行器编队重构的轨道规划问题不仅提出了燃料或时间最优的要求,还提出了燃料和时间最优以及燃料均衡的要求。将带燃料均衡的多飞行器编队重构的轨道规划建模为一个多目标优化问题,通过将进化计算与问题领域的知识相结合,提出了一种基于小生境进化算法的最优轨道规划方法。该方法能从变轨时间、燃料消耗和燃料消耗方差三方面分别评价一个变轨方案的最优性,并且一次规划能够提供多个Pareto最优变轨方案。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性,还揭示了编队重构轨道规划问题的三个优化目标之间的关系,对于制定任务计划具有重要的参考价值。     

低轨卫星移动系统的点波束确定算法

根据星座空间几何基础,以及卫星对地面的覆盖情况以及点波束的形状,通过建立数学模型,提出了地面终端确定所在点波束的仿真算法;并以典型的低轨卫星移动系统Globalstar为仿真背景,仿真得出了与实际系统参数接近的结果,验证了算法。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

基于黏性涡模型的旋翼流场数值方法

 建立了一种适用于旋翼非定常流场特性分析的黏性涡数值方法。在该方法中:流场中的大尺度涡被离散为若干微小的涡元,通过求解涡量-速度形式的Navier-Stokes方程模拟涡元的输运等过程;黏性扩散效应采用高精度的粒子强度交换法进行计算,而桨叶附着涡以及新生涡环量采用了Weissinger-L升力面理论进行求解;为显著提高计算效率,在诱导速度及其梯度的计算中还引入了快速多极子算法(FMM)。应用上述方法,对悬停和前飞状态下的多个旋翼流场算例进行了计算,通过对比旋翼尾迹涡量特征和诱导速度分布等,验证了该方法的有效性。此外,还将本方法与旋翼计算流体力学(CFD)方法及传统的自由尾迹方法进行了比较,结果表明黏性涡方法在兼顾效率的同时,还能够更好地捕捉旋翼尾迹运动。     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

飞机总体设计的并行子空间算法

飞机设计是十分复杂的过程，它需要多个学科的综合协调及许多部门的共同合作。不同的学科之间存在着各种耦合关系。基于响应面的并行子空间算法通过将具有耦合的复杂系统进行分解，使其成为不同的子空间来处理解决耦合、非层次性的设计问题。通过响应面来完成各子空间之间的数据交换与协调，以此来逼近设计空间上的最优解。文中给出了一个飞机总体方案设计中解决飞机概念尺寸的算例，在子空间和系统层中均采用遗传算法进行优化，并与单级遗传算法的结果进行对比。研究表明，该算法能以较少的系统分析次数在设计空间内寻找出一个较好的设计方案，且具有较好的收敛性。     

基于扩维并行性实现的并行正交变换算法

为提高正交算法的运算速度,提出了一种将N点的一维正交变换分解成N0×N1点的二维正交变换(N=N0N1)和运算量较少的附加运算的并行扩维正交变换算法.在定义正交变换算法扩维并行性的基础上,讨论了离散傅里叶变换(DFT)、Hadamard变换和Hartley变换等算法的实现及性能.在TMS320C80多处理机平台上不同算法实现的试验结果表明:算法可有效减少数据的相关性、降低编程的复杂性,消除了处理单元片内内存容量的限制,适于以数字信号处理器(DSP)为处理单元的多处理机平台的并行实现.