航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

增广的Davidson算法

Davidson算法通常用来求解对称特征值问题,并被应用到求解大型线性方程组中,取得了不错的效果。但在求解大型线性方程组的过程中,Davidson算法的重新开始过程将影响残量的收敛速度。由此可以考虑在重新开始时保留一些重要的信息,如把最小特征值对应的近似特征向量添加到Davidson算法的迭代子空间中,这样就可以大大加快其收敛速度。本文将在Davidson算法的基础上给出新的算法,即增广的Davidson算法,通过理论分析比较两算法的收敛速度,并给出数值例子加以说明。     

天线组阵技术研究及其在我国深空测控通信系统中的应用

研究深空通信系统中天线组阵技术实现方案,并通过数值仿真对几种基本的天线组阵方案和算法的性能进行比较分析。仿真结果表明,采用SUMPLE算法的全频谱合成技术能够获得很好的合成效率,是适合我国深空探测工程测控通信系统设计的有效方案,有望在我国后续的深空探测工程中得到应用。     

一种无陀螺捷联惯导系统角速度解算组合算法

无陀螺捷联惯导系统仅利用加速度计就可完成惯性测量与导航,然而采用积分法解算载体的角速度时误差积累严重,发散迅速。文章采用一种常用的九加速度计配置方案,设计一种积分法补偿算法,并针对其初始时段误差过大的问题提出了一种组合算法。仿真验证能有效地抑制解算误差的发散,提高了解算精度。     

VS-CMA盲均衡算法在短波数据通信中的应用研究

在美军标MIL-STD-188-110B基础上,改进短波（HF）数据通信发送端数据流结构,以便接收端对信号进行盲均衡处理。基于8PSK调制信号的峰度为恒定值的统计特性,提出采用均衡输出信号的峰度与理想信号的峰度差异,以调整恒模算法（CMA）的步长因子;并针对国际电联推荐的短波信道参数,进行了算法的性能仿真。仿真分析表明该算法对慢衰落的短波信道具有较好的均衡效果,对快衰落信道的均衡能力有限;应对快速衰落信道,算法还有待进一步改进。     

一种新的蚁群算法及其在飞行器设计中的应用

尝试将蚁群算法引入飞行器优化设计领域,为此建立了适用于高维、多目标、多约束优化问题的连续空间蚁群算法,并以高超声速飞行器气动布局的多目标优化设计为例进行了验证.优化设计结果与采用遗传算法得到的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.该研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.      

无人机航迹规划技术研究及发展趋势

通过对无人机航迹规划的研究,构建了无人机航迹规划的结构框架;分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及规划算法的国内外研究概况;并着重分析了规划算法。最后,阐述了无人机航迹规划面临的关键问题及发展趋势。     

三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究

通过普通数码相机获得的3幅未标定图像,采用RANSAC算法进行两两匹配获得3幅图像的一组兴趣点对,利用最小代数误差非迭代算法在MATLAB中计算出三焦点张量,提出一种最小代数误差非迭代算法。实验结果表明,该方法是一种有效的三焦点张量计算方法,计算复杂度小、实现效率高。能够得到较准确的三焦点张量,为下一步相机自动标定以及三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

基于知识库的路径规划辅助系统研究

为降低飞机驾驶员在路径规划任务中的工作负荷,提出了基于知识库的路径规划辅助系统结构。采用基于网格的启发式A*搜索技术完成路径规划任务。利用知识库中的规则进行推理,调节启发函数的加权因子,提高求解最优性,并调节规划网格大小,获得最佳求解速度和精度。知识库中的知识规则根据具体条件的累积和计算,在训练及使用中不断得以补充,减少不确定因素对驾驶员的影响。通过系统仿真验证,表明了该方案和算法的有效性。