Hypersonic reentry trajectory planning by using hybrid fractional-order particle swarm optimization and gravitational search algorithm

This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency.     

基于Optistruct的结构静动力拓扑优化设计

基于Optistruct平台,研究了二维平面薄板及三维结构的静力、动力以及静动力联合的拓扑优化,给出了典型结构的算例,对比了优化参数取值不同时所对应的优化结果,探讨了优化过程中的网格依赖性以及拓扑优化的效率等问题.     

DSMS悬挂物的初始化和控制流程研究

首先指出了数字式悬挂物管理系统(DSMS)的先进性,分析了其组成和接口,然后重点研究了DSMS悬挂物的初始化和控制,包括各状态系列、接口控制动作、标准消息数据格式,进而以流程图的形式概括了整个过程.     

面向3D打印的设计制造一体化探索

紧密围绕航天结构未来发展需求,以增材制造复杂产品研发为研究对象,对实现设计制造一体化的技术路线和关键技术进行分析。把设计、仿真和制造有机统一起来,把工艺设计纳入结构设计流程,通过仿真驱动设计来提高产品质量、降低制造成本。研究成果可应用于航天领域增材制造产品研发,对传统设计制造模式向智能制造转型具有积极探索意义。     

论中小企业管理策略

在激烈的市场竞争中,中小企业所处的内外部环境正处于快速变化中,其所选择的管理与发展战略能否适应当前形势的变化,将成为决定中小企业生存和发展的重要因素。     

群时延特性对卫星高速数传中继系统的影响

主要关注线性和抛物线特性的群时延对高速数传系统的影响,在分析了群时延特性的概念后,设计了具有仿真要求的群时延滤波器,建立模型对系统进行了仿真,得出了线性和抛物线特性的群时延对系统接收端信噪比恶化的影响,为整个系统的均衡程度提出了指标要求和参考。     

日凌的计算及其对神六任务的影响分析

从信道链路上分析了日凌对卫星通信的影响,给出了日凌计算的几何模型与计算方法,并用该方法计算了神舟六号发射前后的日凌情况,分析了日凌对神舟六号发射的影响。该计算方法比较准确,并在实际观测中得到了验证。     

一种中心型间断有限元MMALE方法

针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法.在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解.对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标.界面重构采用一种...     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.