航天器设备动力学分析模型简化方法与应用

针对航天器设备因构成复杂引起的动力学分析模型建模困难问题,提出一种基于拓扑优化技术的有限元模型简化方法,以设备实测质量特性为约束条件,通过拓扑优化方法确定设备有限元模型可行设计空间中的材料分布,实现对结构刚度性能的模拟,获得满足动力学特性分析需要的简化的设备有限元模型。应用该方法创建了某星敏感器简化有限元模型,得到的星敏感器简化模型与产品实际质量、质心位置和转动惯量特性基本一致,并且前两阶频率分析值与试验值之间最大偏差约为30%。将该简化模型应用于其支撑结构的动态响应性能评估,两者组合体固有频率及加速度响应趋势的分析数据在450Hz以下的频率范围内与试验数据吻合较好,固有频率最大偏差约为39%。星敏感器简化模型的应用验证了基于拓扑优化技术的有限元模型简化建模方法的可行性,为航天器上复杂设备动力学分析有限元模型的简化建模提供了一种新的解决途径。     

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

不确定条件下采用协方差描述函数法的再入轨迹鲁棒优化

Uncertainties are taken into account in reentry trajectory optimization and a robust trajectory optimization model is constructed based on the robust optimization theory. There are computational difficulties in solving this robust trajectory optimization problem due to the random variables associated with the uncertainties. To overcome these difficulties, the covariance analysis describing function technique (CADET) is employed to convert the robust trajectory optimization model into an equivalent deterministic trajectory optimization formulation, which is then solvable by using the existing pseudo spectral method. In the case study, a robust reentry trajectory optimization problem considering the uncertainties of aerodynamic parameters is solved to obtain the robust optimal trajectories. By comparing with the traditional deterministic optimal trajectories, the robust optimal trajectories are significantly less sensitive to the uncertainties of aerodynamic parameters, showing the effectiveness of the presented method.      

基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台

多无人作战飞机(UCAV)协同作战是UCAV参与战斗的主要模式,而多UCAV任务分配是多UCAV协同作战研究的关键问题。针对现有多UCAV任务分配方法中所存在的计算量大、运行时间长等问题,提出了一种基于并行蚁群优化(ACO)的多UCAV任务分配方法。在构建多UCAV空战优势矩阵的基础上,给出了综合态势评估函数;随后阐述了基本ACO算法的基本原理和数学模型,提出了一种用并行ACO算法解决多UCAV任务分配问题的实现方法;最后基于MATLAB图形用户界面(GUI)开发了一种基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台。实践证明该仿真平台具有良好、开放的可扩展性,且使用方便。     

改进的模拟退火算法在翼型设计中的应用

通过研究模拟退火算法的机理和应用,对标准模拟退火算法进行了改进,并应用到翼型气动优化中。改进算法与标准算法相比,在耗费机时基本一致的情况下,优化了初始翼型NACA0012,使其设计点的阻力分别减小了30.16%和32.95%。由此可见,模拟退火算法在翼型气动优化设计中具有实用性和有效性,并且改进算法的优化效果更理想。     

反舰导弹中/末制导交班点目标捕捉方法研究

为了提高对目标的捕捉概率,研究了反舰导弹中末制导交班点的选择问题。首先对中制导的散布概率区和目标的散布概率区建模,并得出反映中/末制导交班点捕捉概率大小的目标函数;在此基础上,利用遗传算法对该目标函数寻优,得出反舰导弹的最佳交班时刻和交班状态。全弹道数字仿真验证了该方法可有效地提高一类反舰导弹的捕捉概率。     

基于非线性规划的高超声速滑翔轨迹优化

研究了最大航程的无动力滑翔轨迹优化问题。为避免间接法的缺点,采用直接单重打靶法将轨迹优化问题转换为非线性规划问题,并利用非梯度优化算法和梯度优化算法相结合的混合优化策略得到最优轨迹。仿真结果表明,在采用更为真实的大气模型和动力学模型条件下,该方法具有较高的求解精度、收敛性以及鲁棒性,降低了初值要求;相对于最大升阻比轨迹,射程提高1.54%。     

作战飞机空空对抗的优化配置研究

为了给空军作战飞机的最优规划提供科学的依据,对空空对抗环境下的作战飞机进行了优化配置研究。介绍了四级空中优势的概念,建立了作战飞机的经费优化模型和数量优化模型。应用该模型对某战役想定下的作战飞机进行了经费优化和数量优化,验证了模型的有效性。     

序列图像超分辨率联合重建算法

序列图像超分辨率重建研究方法一般分为2类。第一类,将低分辨率图像配准和超分辨率重建视为相互独立的2个过程,对低分辨率图像进行配准之后再估计高分辨率图像。然而,低分辨率图像中的混叠分量会影响配准精度,进而影响图像超分辨率重建。第二类,图像配准和超分辨率重建联合实现的方法,此类方法考虑了配准和重建的相互关系,能够减轻混叠对配准的不利影响。本文主要针对第二类方法中的3种典型算法进行综述分析和研究。     

高超声速飞行器滑行段最优弹道的间接算法

针对高超声速飞行器滑行段非线性程度高的特点,提出了逐步细分的参数法优化策略,采用序列二次规划(SQP)算法得到了问题的次优解.在此基础上,构建了原系统的等价系统,并给出了两个系统协态变量之间的关系,提出了沿次优弹道的分段打靶法,求解等价系统的两点边值问题(TPBVP) 后,经转化得到了原问题的最优解.优化结果表明,采用逐步细分的优化策略能克服优化算法对初值敏感的缺点,快速稳定地收敛到问题的解,沿次优弹道的分段打靶法更能适应非线性程度高的系统.