训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题,设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案,并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型,利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型,基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器,通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性,实验结果表明:在跟踪幅值为5mm,频率为0.4Hz的正弦信号时,最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm,与传统PID控制器相比,控制精度显著提升,旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究

领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO 算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。     

面向军用飞机任务能力的健康评估方法

军用飞机健康评估在工程实际中存在应用困难的问题。以军用飞机为研究对象,开展包括面向任务 的能力分析、基于故障劣化的功能分析以及参数化的健康评估等研究,得到基于任务分析的“飞机-任务功 能-影响参数暠两级映射作为健康评估的对象;综合利用劣化度、严酷度及极大熵改进区间层次分析法等多种 方法,得到飞机健康状态评估结果。结合具体实例及参数分析结果,表明该评估方法可信度高,具有较高的工 程实用价值。     

双层结构模糊综合决策的AIS与雷达航迹关联

根据AIS 与雷达关联的一般原则, 首先对AIS 航迹和雷达航迹进行时空配 准,接着将配准后的航迹进行时间和距离上的初级关联判断,对满足初级关联但是又难 以判断的航迹进行高级关联判断。在高级关联判断阶段提出一种双层结构模糊综合决策 的航迹关联方法,仿真实验表明新方法在提高关联正确率和降低关联错误率方面有了明 显改善。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于早期数据的航天测控软件缺陷预测

为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。