民用涡扇发动机预测控制器设计

对一定包线范围内的稳态预测控制器和加速减速过渡态控制器设计展开研究.针对某大涵道比民用涡扇发动机,根据发动机进口参数的相对变化指标对控制区域进行划分,以标称点处发动机线性模型为对象设计了相应的预测控制器,利用提出的多层参数调度方案实现了不同飞行条件及不同发动机状态下预测控制器参数的自适应调整.仿真结果表明:所设计的发动机预测控制系统在控制区域内的设计点和非设计点均具有良好的性能,为全包线设计提供了有效方法.     

某小型无人机控制律设计

切换控制律结构和参数是工程中常用的用来解决无人机非线性控制问题的方法。然而,传统切换方法极其依赖于设计者的工程经验。为此,结合某空中投放无人机的控制需求,作者设计了姿态拉起控制律和空中巡航控制律,并将模糊聚类划分与调度理论引入到控制律设计过程。本文首先针对样例无人机垂直投放的情况,设计基于角速率的拉起控制律。然后,应用GK(Gustafson-Kessel)模糊聚类划分算法计算全包线典型线性模型,对典型模型运用根轨迹的方法设计巡航控制律,在配平附近区域获得较好的控制品质,并结合划分得到的隶属度函数设计基于TS(Takagi-Sugeno)模糊模型的增益调度机制,在包线范围内根据飞行状态调节控制律参数。最后,进行了仿真验证。     

基于点融合系统的多目标进场排序与调度

持续增长的交通需求和日趋饱和的空域资源对飞行安全和管制效率要求更高,鉴于此,研究基于点融合系统（PMS）的多目标进场排序与调度问题。分析四维航迹预测模型与方法,实现四维航迹预测功能。针对PMS的运行模式和多个利益相关方的需求,构建PMS多目标排序与调度模型,提出基于多目标帝国竞争算法（ICA）。利用长沙黄花国际机场实际运行数据与蒙特卡罗模拟数据对优化模型与算法进行验证。结果表明：所提算法有良好的实际应用效果,能为管制员提供决策支持;在应用基于PMS的多目标进场排序与调度,即使在相对保守的安全间隔下,相对于实际运行优化后的总延误时间、总飞行时间、最大飞行时间分别有70.8%、13.2%、11.8%的缩减。     

一种AOS遥测源包多路调度算法

高级在轨系统（AOS）体制的核心是调度策略,文章针对我国航天器遥测数据及信道特点,提出了一种高效的AOS遥测源包调度算法,该算法基于优先级调度,对各种数据可以设计不同的优先级,在调度时满足了低速数据的传送要求以及突发数据等高实时性的要求,尤其是信道空闲时算法在优先调度高优先级源包的同时,也兼顾了低优先级源包的下传需求。...     

基于平衡流形的航空发动机LPV建模方法

针对航空发动机线性变参数模型,基于平衡流形原理,研究了一种改进LPV建模方法.首先,根据平衡流形原理,构造涡扇发动机平衡流形参数化形式.其次,根据某型涡扇发动机非线性模型,建立基于局部线性模型的涡扇发动机准LPV模型.然后,建立基于平衡流形的航空发动机改进准LPV模型,即:利用平衡流形参数化形式,根据调度变量实时估算发动机平衡态,以更新发动机准LPV模型的参考平衡态.最后,通过对发动机从慢车状态到最大状态的阶梯加速过程进行仿真,表明改进UP模型的稳态和动态响应特性与发动机非线性模型保持很好地一致.     

基于蜂群算法的舰艇编队维修作业调度方法

针对编队维修保障系统需要对编队内所有舰艇装备提供快速有效的保障,使之具有持续作战能力,将维修保障过程中涉及的机构及资源,分割为功能相对独立的多个智能体Agent,并提出基于多Agent的具有良好扩展性和智能性的舰艇编队保障体系架构.基于该架构中Agent单元的特点,提出基于蜂群算法的任务调度优化方法,该方法可缩短舰艇编...     

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。      

大规模定制车间布局概述

首先对车间布局的发展进行了概述;并根据大规模定制生产的特点,提出了三种适合大规模定制车间布局(子生产型、C型和花瓣型布局),并对其各自的特点进行了简单地介绍。最后构建了一个两层结构的仿真平台,以仿真方法模拟出大量动态多变的内外部环境,通过蒙特卡洛法对大规模定制的车间布局模型进行统计评估。     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

风险驱动的安全关键实时任务调度

安全关键系统面临着日趋严峻的安全威胁,如何降低安全关键实时应用的风险成为挑战。通过结合风险评估与实时调度,给出一种风险驱动的任务调度方案。在分析非周期实时任务可调度性的基础上,提出一种基于处理器瞬态利用率、系统安全风险最小的在线调度近似算法。在不违背关键任务的时间约束和安全约束的前提下,该算法能够在低时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。实验结果显示所提算法能明显降低安全关键实时应用的风险。具体来讲,最大安全风险可降低22.2%,并且在安全风险近似率上界为110%情况下,真实近似率最小为102.4%。