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731.
介绍了自动空中防撞系统(Auto ACAS)的功能要求和技术特点,着重讨论了Auto ACAS的逃避时间、逃避机动、声明空间和最优协同逃避角度,给出了Auto ACAS的原理框图和算法结构,并对Auto ACAS工程应用中的问题进行了讨论。 相似文献
732.
针对传统多学科优化是基于确定性的优化设计方法,为了获得更为可靠的结构设计,在设计中考虑了不确定因素对结构性能的影响.本文将非概率可靠性优化方法与多学科优化设计方法相结合,引入了非概率可靠性指标,提出了一种新的基于协同优化方法的非概率可靠性多学科优化设计方法.同时采用了基于均匀试验设计的响应面方法来近似学科优化,提高了遗传算法的收敛速度,降低了计算量.最后通过对跨声速机翼气动结构多学科可靠性优化设计算例的计算,验证了本文提出的方法能够保证设计解的可靠性,对工程实践具有一定的指导意义. 相似文献
733.
734.
稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
735.
智能化战术任务管理系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化. 相似文献
736.
空间交会近程导引段控制方法与控制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了空间交会近程导引段控制方法与控制算法。停泊点转移控制采用终端控制法,以终点标称状态为控制目标;停泊点位置保持应用轨迹控制法原理。对转移控制,冲量制导的控制目标是终端位置,连续常推力制导的控制目标是终端位置和速度,可应用不同控制方式,对转移时间有不同影响。模拟计算结果表明,提出的控制方法及其算法是有效的。 相似文献
737.
3点逐步r型自适应网格算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了根据某个流场参数梯度较合理地分布网格同时又不增加网格点的数量,提出一种基以总变差为基础的r型3点逐步自适应网格算法,通过3点逐步调整网格点的位置以减小网格线的扭曲,生成质量较好的计算网格.以绕二维圆柱和三维双椭球的超声速流动为算例,用Euler方程模拟,以流场的压力总变差来进行自适应,通过分别用所提出的自适应方法生成的自适应网格与用原始网格计算所得的流场结果对比,计算结果表明,用自适应网格计算所得的激波比用初始网格计算所得的激波薄,采用自适应方法所计算出的流场数值解具有更高的分辨率. 相似文献
738.
提出基于结构光扫描获取的特征点重建物体内表面的方法.结构光扫描获取原始数据精度较高,但是存在数据密度不均的问题.通过剔除测量方向部分冗余数据点和插补扫描方向的稀疏数据,对原始三维数据密度进行适当调整,然后采用基于局部切平面簇的方法对调整后的数据点云进行表面重建.在某一特征点的邻域构造对应于该点的局部切平面,通过局部切平面簇逼近原始表面,采用Marching cubes算法提取等值面,得到三维表面重建的初始网格,根据优化算法简化网格,并采用Loop细分法平滑网格,获得描述物体表面特征的重建表面.该方法解决了由结构光扫描获取的不均匀原始数据点重建物体内表面的问题. 相似文献
739.
为了提高多点切触加工算法的计算效率,对其中的Hermite算法进行了改进,并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析,推导了改进后算法的局部收敛条件,同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法.分析和实例表明,改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法,而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度.综合应用上述算法,可以满足一般性自由曲面多点切触加工刀位计算的要求. 相似文献
740.
基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划 总被引:7,自引:0,他引:7
为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性. 相似文献