危险天气下航班等待与改航的实时集成优化

为了提高航班准点率,降低危险天气对航班飞行的影响,同时考虑等待策略和改航策略,进行实时空中交通流量管理的研究。以改航起始点至改航结束点间的总航行时长最短为目标,安全可行性、技术可行性为约束,建立了数学模型,并设计了两阶段求解算法,先基于遗传算法优化等待时长和改航路径,再基于"化曲为直"和"二分法"的思想调整改航路径,得到了最佳等待时长和改航路径。仿真结果表明,该算法得到的实时优化结果优于几何切线法;相比静态改航,更能提高空域利用率;相比单独考虑等待策略,总航行时长降低了17.04%;相比单独考虑改航策略,总航行时长降低了3.98%;验证了危险天气下航班等待时长与改航路径实时集成优化在实时空中交通流量管理中的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的涡扇发动机性能/喷流噪声综合优化控制研究

为保证整个飞行过程中满足噪声适航标准和飞行器的安全性,需要按照最严苛的噪声要求进行发动机设计,并留有很大的安全裕度,因而导致发动机的性能潜力未能得到发挥。本文对传统灰狼算法进行了改进,提出自适应概率变异策略,在优化过程中调整狩猎模式,提升了算法的全局搜索能力;基于该算法开展涡扇发动机性能/喷流噪声综合寻优控制研究,根据不同飞行需求对航空发动机性能进行优化,获得最佳控制量,在满足安全性和噪声指标的同时,提高发动机的性能。仿真结果表明,改进后的算法具有更好的全局寻优性能,最大推力模式下可提升推力13.45%,最小油耗模式可降低油耗3.19%,最低涡轮前温度模式可降低涡轮前温度2.07%。     

基于动态扰动策略的人工搜索群算法

为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法.为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群.结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性.算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在...     

面向“最后一公里”的无人机需求预测

针对“最后一公里”配送的无人机需求预测问题,考虑无人机性能、空域环境和运输任务等限制条件,分别以最大化快递运输量、最小化运输成本为目标函数,建立多阶段无人机需求预测模型。考虑快递业务历史数据和影响因素,建立组合预测模型预测快递业务量;利用动态分配算法预测无人机快递分担量和无人机需求量。以某区域实际快递数据和低空飞行条件进行算例分析。结果表明,本文提出的预测方法不仅可以根据配送中心业务量、工作时间和成本要求提供灵活的无人机需求方案,还能够使得无人机的工作时间利用率达到95%以上。     

基于动态增添法的DBN滚动轴承故障诊断

针对深度信念网络(DBN)层数的不确定性而导致故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于动态增添算法的DBN诊断方法.首先通过动态增添算法确定隐含层层数,之后按照逐层递减原则,设置模型的隐含层神经元节点数目;并以滚动轴承为研究对象,通过分析其训练样本与测试样本的分类误差曲线,来表明基于动态增添算法的DBN方法对滚动轴承故障...     

星载遥感图像压缩编码技术综述

星载遥感图像压缩是星载遥感技术的瓶颈之一。文中简要分析遥感图像压缩的现状、基本要求和核心技术 ,并着重讨论三种优秀遥感图像压缩算法。最后提出对未来遥感图像编码的研究建议     

基于多目标进化算法的导弹鲁棒姿控系统设计研究

实际中在进行弹性导弹的姿控系统设计时,控制器参数的调试比较困难.现把弹性导弹的姿控系统设计问题转化为受限多目标优化问题,然后通过多目标进化算法(MOEA)NSGA-Ⅱ进行求解.通过在某特征点的控制器设计实例表明,该设计方法使用灵活,在最后计算所得的非劣最优解集中能够得到满意的控制器参数.     

卫星瞬时覆盖区二维图形显示普适性算法

为清楚显示卫星瞬时覆盖状况,提出了一种新的二维图形显示普适性算法.根据星敏感器、合成孔径雷达、雷达和扫描敏感器四种常见卫星仪器瞬时覆盖区形状,给出了像素点的解析计算和仿真步长确定的解.对两种典型覆盖仿真结果表明:该算法计算速度快、显示效果好.     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标自主轨道确定

用自适应卡尔曼滤波法对非合作机动目标进行轨道确定,通过实时计算观测星的状态转移矩阵,近似描述目标星的状态变化并获得两星体相对位置.算法中用自适应卡尔曼滤波辨识噪声,通过极大似然法选择噪声修正模型.仿真结果表明:该法可有效用于对椭圆轨道非合作机动目标的自主轨道确定.     

基于蚁群算法的月球软着陆轨迹优化

针对基于最省燃料的月球软着陆轨迹优化问题进行了研究。首先通过改进的函数