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81.
基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究航天器在星载设备受多种几何约束情况下,大角度姿态机动时的姿态路径规划问题.采用罗德里格斯参数描述姿态,将姿态机动路径规划问题转化为点机器人的三维路径规划问题.基于粒子群优化技术设计了航天器复杂约束下大角度姿态机动的路径规划算法.数值仿真结果表明,该方法对于复杂约束下航天器姿态机动的运动规划是有效的.  相似文献   
82.
机翼热气防冰系统设计   总被引:4,自引:1,他引:4  
利用热流体系统仿真分析平台Flowmaster和计算流体力学软件Fluent进行联合仿真,对机翼热气防冰系统进行了设计和性能分析.设计参数包括防冰系统笛形管热气喷口孔径、孔数及孔间距等参数.基于Flowmaster对所设计的供气管路进行供气流量分配计算.基于Fluent模拟防冰腔内流动与换热,计算了防冰腔的热效率.根据防冰热载荷及热效率结果预测每段缝翼防冰所需热气流量,引入参数供气余度来分析防冰系统热性能.所提出的热气防冰系统设计方法可为热气防冰系统的工程设计与优化提供重要的帮助.  相似文献   
83.
2008年的新年伊始,全国人民迎来了首份大考卷。大半个中国的冰雪天气造成了铁路、公路、空中运输的中断,20多个民航机场关闭。由于不具备除雪设备,不仅机场跑道上的几十厘米厚的积雪无法铲除,飞机上的积雪更是一个难题,因此造成飞机无法出航。本文借此机会向读者介绍一些相关知识。  相似文献   
84.
为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.  相似文献   
85.
基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划   总被引:1,自引:2,他引:1  
对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.  相似文献   
86.
田峰  林荣文  吴雅琳 《航空动力学报》2019,46(10):14-18, 65
永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。  相似文献   
87.
在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。  相似文献   
88.
分析了适航规章第25部121修正案中关于民机临界冰型的修订内容,提出大型客机结冰适航验证所用临界冰型的确定策略。针对飞机不同飞行阶段分析飞机结冰特征,对飞机不同部件开展结冰参数临界性分析,确定临界结冰条件,结合结冰数值预测和冰风洞试验手段提出相应的临界冰型确定方法;同时提出适航验证所需失效冰型、延迟冰型等特殊冰型的确定方法。根据性能、操稳和动力专业对于结冰临界性的不同要求,对比评估各种冰型对飞机影响的严重程度,最终确定飞机用于适航验证的临界冰型。本文可为大型客机的结冰适航验证工作提供参考。  相似文献   
89.
基于粒子群神经网络的轮盘优化   总被引:3,自引:2,他引:1  
将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.   相似文献   
90.
以优化飞机驾驶舱人机界面布局设计为目的,提出了一种基于飞行员视觉注意力分配的布局优化模型。首先分析了计算机辅助三维交互应用软件(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度,并给予定量赋值;最后建立以飞机驾驶舱人机界面布局的视觉注意分配达到最优为目标函数的优化模型,并引入带有惯性权重的粒子群算法进行模型的求解。利用飞机模拟驾驶舱的人机界面布局为例,进行模型验证,结果表明该模型具有一定的可行性。  相似文献   
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