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应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤:首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。 相似文献
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为了实现多模式离子推力器在宽功率范围内最优性能和可靠性,基于30cm多模式离子推力器通过实验开展了阴极和中和器羽状模式转变点流率、放电电压30V对应阴极流率和放电损耗曲线与束电流关系研究。30cm多模式离子推力器束电流从0.3A增加到3.3A时,阴极羽状模式转变点流率值从0.017mg/s增加到0.163mg/s,放电电压30V对应阴极流率从0.129mg/s增加到0.231mg/s,中和器羽状模式转变点流率从0.030mg/s增加到0.191mg/s。随放电室工质利用率的增加,在小束电流下放电损耗迅速增加;当束电流大于1.5A时,放电损耗对放电室工质利用率的变化较为迟钝。基于上述流率特性实验结果完成了30cm多模式离子推力器宽功率范围35个工作点下最佳流率设计。在设计的工作流率下,放电电压小于30V,阴极和中和器均工作在点状模式,实测推力为9.6mN~185.2mN、比冲为1332s~3568s、功率为258W~4761W。 相似文献
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针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括:建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。 相似文献
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时隙分配算法在CDM GDP 程序中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
机场容量由于恶劣天气等突发原因受到限制导致大面积航班的延误,带来了巨大的经济损失.CDM(Collaborative Decision Making) GDP(Ground Delay Procedure)就是解决这类突发情况的空中交通流量管理程序.就其核心问题——时隙分配,在现有的时隙分配算法基础上,引入航班延误损失系数,使得算法以延误损失替代延误时间,提出了2种基于该系数的时隙分配算法.最后,用java语言进行了仿真实验,引入了评判函数来选择在总延误损失和延误损失分配的公平性上最佳满足决策者要求的分配结果. 相似文献
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