改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题

在飞机装配中,要求调姿基准点距离误差和最小以及各点距离误差满足容差条件。以往的飞机位姿评估算法注重距离误差和最小,可能出现调姿基准点的距离误差不满足容差约束的情况。为了求解在满足容差约束条件下的距离误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强约束条件,可以通过迭代方式进一步减小飞机调姿基准点最大距离误差。仿真算例和蒙特卡洛分析证明,求解约束优化的粒子群算法和改进的粒子群算法在求解飞机位姿评估问题时,求解得到的调姿测量点最大误差小于奇异值分解法。     

Al/Ni含能多层膜在Al2O3陶瓷/不锈钢焊接中的应用

采用磁控溅射设备,生长AuSn合金做焊料层、Al/Ni含能多层膜做热量提供层,实现了不锈钢和Al_2O_3间的异质材料自蔓延高温扩散焊。利用SEM、XRD和DSC等测试手段表征AuSn合金和Al/Ni含能多层膜的微观形貌、相成分和放热量;用万能试验机测试焊接接头的力学性能。结果表明,AuSn合金的质量比基本达到80∶20,而多层膜的层状结构清晰,反应热达到1 239 J/g。焊接实验结果表明,仅使用AuSn焊料时,剪切强度仅为46 MPa,在增加Al/Ni含能多层膜后,其剪切强度可达90 MPa,强度提高了约一倍。焊接接头的界面显微形貌和相结构研究表明,剪切强度的增强主要是Al/Ni多层膜提供了额外能量使得界面处的反应剧烈,陶瓷金属化层与中间层的反应加剧,形成了新的反应生成物。     

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础,平衡了发动机总装各区域的工作内容,最小化各总装区域的工作差异,增强了每个区域装配机件的关联度,提高了总装工作的并行度,从而提高了装配质量。以某型发动机总装区域划分工作为实例,通过上述算法进行了总装区域划分,量化了所有装配区域每一工序的具体装配内容,减小了不同装配区域间的机件差异,杜绝了缺件、剩件等装配问题。     

液池深度对水滴撞击水面后形态特征影响的实验研究

用实验方法对液滴撞击液面后的形态特征及其机理进行了研究。用高速摄像机记录了不同液池深度下的液滴撞击液面过程,总结出了在不同阶段出现的液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象。基于计算机视觉算法开发了图像处理程序,实现了特征几何参数的自动提取。讨论了液池深度、韦伯数、初始液滴直径和液滴下落高度等因素对特征运动形态的影响。结果表明：在韦伯数一定的情况下,当液池深度跨越某个临界值时,液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象发生显著变化;液冠–液坑高度比随韦伯数的增大在一定范围内增大;中心射流能否分离出次生液滴与液池深度和初始液滴直径有密切的关系。     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

eLoran系统ASF网格应用算法研究

ASF网格是提高增强型罗兰（Enhanced Long Range Navigation,eLoran）系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延（Added Secondary Factor,ASF）值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值,一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中,用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户,同时内插算法本身也会引入误差,此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法,得出结论：反距离插值算法引入的误差最大,双线应插值算法引入的误差最小,而且误差呈现一定层次感,网格从内到外误差逐渐减小。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法

针对利用多重信号分类（MUSIC）算法估计一维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率;其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵;最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。      

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。