基于模糊旅行时间的动态交通分配模型

提出了一种新的模糊动态交通分配(FDTA)模型,采用模糊集合理论描述动态旅行时间,应用模糊h截集的最短路径方法找出模糊最短路径集合,计算各条路径的隶属函数,并采用C-LOGIT模型实现网络加载,最后比较了FDTA模型和经典的随机动态交通分配(SDTA)模型.仿真结果显示:在正常交通状况下FDTA模型能够获得与SDTA模型非常接近的分配结果,并更加符合实际的交通状况;当有交通拥堵、事故、施工/管制等动态交通状况发生时,FDTA模型能够解决动态交通状况的建模问题;当交通网络结构复杂时,通过改变h值可以有效减少模糊最短路径的数量,提高计算效率.     

基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划

研究航天器在星载设备受多种几何约束情况下,大角度姿态机动时的姿态路径规划问题.采用罗德里格斯参数描述姿态,将姿态机动路径规划问题转化为点机器人的三维路径规划问题.基于粒子群优化技术设计了航天器复杂约束下大角度姿态机动的路径规划算法.数值仿真结果表明,该方法对于复杂约束下航天器姿态机动的运动规划是有效的.     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划

传统的无人机航迹规划主要采用仅考虑无人机与雷达距离的简化雷达威胁模型,未充分考虑无人机雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)随自身姿态角改变而产生的动态变化.据此,提出了无人机周向动态RCS模型,并建立了综合考虑无人机动态RCS与雷达距离的探测概率模型,利用遗传算法进行了基于动态RCS的航迹实时规划,计算结果与传统航迹规划结果进行了对比.仿真结果表明该模型的可行性和有效性,能充分利用无人机自身的优势规避威胁,满足无人机的航迹实时规划的要求.      

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

基于预测校正方法的RLV再入制导律设计

针对高超声速可重复运载器RLV(Reusable Launch Vehicles)的再入飞行问题,利用数值预测校正方法与准平衡滑翔条QEGC(Quasi-Equilibrium Glide Condition)相结合的方法在线设计同时满足热流、法向过载和动压等轨迹约束与末端精度要求的倾侧角制导律.建立三自由度动力学方程,确定初始条件、末端精度要求和轨迹约束要求;然后详细阐述预测校正方法和准平衡滑翔条件的原理,再利用预测校正方法设计制导律,用QEGC把约束转换为对倾侧角制导律的上界,通过限制倾侧角的幅值来限制约束.最后在计算机上进行制导仿真,并考虑初始条件不确定性,进行蒙特卡洛仿真,通过分析仿真结果,证明利用预测校正方法结合准平衡滑翔条件可以快速的设计出满足末端精度要求和轨迹约束的制导律,并对初始条件不确定性有较好的鲁棒性.     

基于DDPG-PID的机器人动态目标跟踪与避障控制研究

针对机器人在动态复杂环境下的操作问题,研究机械臂跟踪运动目标及避障的运动控制方法。采用传统PID控制方法与DDPG强化学习算法相结合的方式,利用PID控制使得机械臂的工作平面快速接近目标物并与之重合,再使用DDPG算法让机械臂在平面内自主学习追踪目标物投影同时避开障碍物投影,最终在三维空间中实现跟踪与避障。该方法将机械臂作为一个智能体,智能体通过感知目标物和障碍物的距离偏差来自主学习避障跟踪策略。将本方法用于多自由度机械臂路径规划与避障任务中,对比单纯使用DDPG算法将机械臂作为智能体在空间中进行决策控制,仿真结果显示本文所提出的方法收敛效果和控制性能更好,机械臂能在训练后实现目标物的稳定跟踪和障碍物的躲避。     

基于比例归一化LMS算法次级通道模型辨识

将主动噪声控制技术应用于地铁通风隧道的噪声控制上,其应用效果在很大程度上取决于信号处理的实时性。在保证控制算法收敛的基础上,要求算法收敛速度尽可能快,以确保对声波变化的准确跟踪,据此产生匹配的振幅相等、相位相反的次级声信号,进而对噪声进行控制。利用比例思想对LMS算法进行改进,为小系数配上小的步长因子,为大系数配上较大的步长因子。最后,将其应用在地铁通风隧道的次级声通道模型的辨识上,并与常用的LMS算法在收敛速度、稳态失调性能上做出比较。数值分析结果表明,采用改进后的LMS算法能够有效地加快算法收敛,改善算法的稳态失调性能。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。     

MPLS-VPN中基于多LSP的流量均衡技术研究

文章分析了虚拟专用网的发展现状,回顾了MPLS-VPN技术的研究成果。针对用户流量如何在多条LSP中的分配问题,建立了相应的数学研究模型。     

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。