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321.
322.
基于改进遗传算法的机器人动态路径规划 总被引:3,自引:1,他引:2
针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。 相似文献
323.
葛宁 《南京航空航天大学学报》2018,50(2):145-156
首先,对美国20世纪70年代以来各时期涡轴发动机发展规划及其性能演变过程进行了梳理,并分析了不同循环类型及循环参数的选择,进行了性能统计分析。然后,介绍了直升机/发动机一体化设计理论的基础与方法。最后本文提出新一代超低排放涡轴发动机的概念,指出降低总耗油量的同时提高功重比,才能实现超低排放。 相似文献
324.
卫星能源约束检查模型对卫星任务规划有重要参考作用,可防止因能源不足而导致卫星故障或任务不能顺利完成。现有的能源约束检查模型存在部分问题:人为设定计算初始值,导致计算不准确;能源约束检查不通过时未给出符合能源约束的任务调整建议,导致任务不能快速调整;未对计算误差进行校正,导致误差积累。对此,提出了一种改进的能源约束检查模型,在原有模型中加入能源数据库对卫星运行的能源数据进行记录,从而准确获取初始值,并在模型中加入任务调整和遥测校正功能。该模型可实现能源约束计算自动管理及任务自动调整功能,缩短任务规划周期,提升紧急任务的执行效率。对改进的模型进行仿真,结果表明:模型预测结果与预期值相符,任务调整和能源校正功能实现良好,能实际应用到运控系统中进行规划任务能源约束检查和能源管理。 相似文献
325.
基于序列凸优化的高超声速滑翔式再入轨迹快速优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有热流、动压、过载以及多个禁飞区约束的再入轨迹优化问题,提出采用序列凸优化方法快速求解。利用归一化时间作为自变量解决终端时间自由问题,并引入辅助控制变量以减少序列优化结果中的高频振荡,在此基础上,通过线性化、离散化和非凸约束的凸化处理,将非凸非线性优化问题转化为二阶锥规划(Second Order Conic Programming,SOCP)问题,然后采用凸优化求解算法快速求解。数值优化结果与对比验证表明该方法能快速高效求解多约束条件下的再入轨迹优化问题,且计算效率和性能均优于传统的非线性规划方法。 相似文献
326.
基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划 总被引:4,自引:3,他引:1
翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。 相似文献
327.
"智能"是"中国制造2025"的核心要素,数控系统是制造装备实现智能化的关键要素。论文首先提出机床的信息互通和开放式标准数据接口是实现机床智能化的前提,举例说明了STEP-NC在通用数据接口方面的优越性,概述了适用于数控系统的通讯总线特征;在此基础上,介绍了工艺大数据对生产加工的重要性和其对新一代数控系统的要求,针对制造业数据平台的需求,对大数据信息挖掘技术做了相关介绍。依托于以上两点,总结了智能化数控系统可具备的功能,依托于工艺大数据平台,重点分析了智能工艺规划和加工参数自整定的实现方案,以及智能数控对高速高精加工所提供的便利。 相似文献
328.
《中国民航飞行学院学报》2017,(1)
为了满足排队时间服务标准并节约成本,对值机设备动态分配进行了研究。利用机场离港系统的历史数据,分析了旅客到达分布。在此基础上,基于M/M/C排队系统,以开放的值机柜台总数最少为目标,考虑服务质量的约束,构建了值机柜台动态分配模型。应用整数递归方法求解该模型。实际算例表明,本分配方法可以减少值机人员冗余,为机场控制成本和提高服务质量提供可行的方案。 相似文献
329.
330.
针对机器人在动态复杂环境下的操作问题,研究机械臂跟踪运动目标及避障的运动控制方法。采用传统PID控制方法与DDPG强化学习算法相结合的方式,利用PID控制使得机械臂的工作平面快速接近目标物并与之重合,再使用DDPG算法让机械臂在平面内自主学习追踪目标物投影同时避开障碍物投影,最终在三维空间中实现跟踪与避障。该方法将机械臂作为一个智能体,智能体通过感知目标物和障碍物的距离偏差来自主学习避障跟踪策略。将本方法用于多自由度机械臂路径规划与避障任务中,对比单纯使用DDPG算法将机械臂作为智能体在空间中进行决策控制,仿真结果显示本文所提出的方法收敛效果和控制性能更好,机械臂能在训练后实现目标物的稳定跟踪和障碍物的躲避。 相似文献