翼伞精确定点着陆归航方法研究

文章介绍一种翼伞精确定点着陆归航的方案 ,按高度将归航过程划分为 6个阶段 ,给出了每个阶段的制导算法 ,讨论了系统的稳定性并给出结论。     

用于精确寻的的几种算法研究

介绍了几种比较典型的、寻的精度较高的算法———图像矩算法、归一化积相关算法和多子区灰度相关算法 ,分析了它们的算法原理 ,给出了实现方法并对之进行了简化 ;在计算机上进行模拟实验 ,获得了它们的寻的精度参数和寻的时间参数 ;分析了实验结果 ,得出各种算法的性能评估 ,为在精确寻的应用中选用寻的算法提供了依据并指出了进一步改进算法性能的工作方向。     

脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法

针对非高斯 α 稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度加权平均的变步长归一化最小平均p范数(VSS-NLMP)算法。该算法基于梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方权值偏差(MSD)这一特点,通过对梯度矢量的平滑减小梯度噪声的影响,然后利用平滑梯度矢量的欧氏范数和系统误差的分数低阶矩控制步长的变化。文中给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行简要分析,仿真结果表明,本文新算法较现有变步长NLMP算法具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。     

参数化产品族递进式优化设计方法

基于产品平台技术,提出了基于混合进化算法的参数化产品族递进式优化设计方法.建立了参数化产品族的递进式优化设计流程,提出改进的强度Pareto进化算法(SPEA2+)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)相结合的多目标混合进化算法对参数化产品族设计问题进行优化,混合进化算法使用了两类种群进行求解,解决了同步进化带来的数据扰动问题.在参数化产品族递进式优化设计过程中,首先优化产品族设计平台,建立参数化产品族设计问题的多目标优化数学模型,通过产品设计参数的敏感度分析和变差指数计算,划分产品平台的设计常量和设计变量,形成稳健的产品平台来获得最优参数.然后对产品族中实例产品的多个性能进行优化,在已有的产品平台基础上,优化设计变量的取值.最后,以电动机产品族的递进式优化设计过程为例证明了该方法的有效性和适用性.      

基于改进BPNN复合材料层合板损伤识别

将B样条小波展开技术提取的损伤特征值作为改进BPNN输入进行学习与识别,识别结果显示该方法能够对复合材料层合板多种损伤进行快速准确的识别。     

地球-火星之间的往返轨迹全局一体化优化设计

针对多因素影响的地球-火星之间的星际往返轨迹优化设计问题,基于多体动力学运动模型,采用静态参数+动态优化的组合算法,进行了全局一体化优化设计,得到最优往返飞行方案,包括探测器从地球出发到火星的最优4-D飞行轨迹、从火星返回地球的最优4-D轨迹,分别离开地球与火星的时间、与星体的相对速度差等。最优飞行方案达到了在火星上探测时间足够长,往返飞行时间最短,所耗发动机燃料最少等目的。该研究结果对未来我国星际(如地球-各行星之间)最优往返飞行有一定的参考价值。     

雷达威胁环境下的无人机三维航迹规划

提出了一种雷达威胁环境下应用A*算法进行低空突防三维航迹规划的方法。首先对地形高程数据进行综合平滑处理,建立满足无人机机动性能要求的安全飞行曲面,并结合雷达威胁量化模型,计算出地形遮蔽雷达盲区的范围,最后在满足地形遮蔽雷达盲区的安全飞行曲面上运用A*算法规划出三维飞行航迹。仿真结果显示,该算法能简单、快速地获得三维最优航迹,易于工程实现。     

航空发动机PID控制参数优化的改进遗传算法

提出一种基于参考模型特征指标的P ID控制参数寻优算法。采用遗传算法(GA)优化某型涡扇发动机P ID控制参数,以理想二阶系统作为参考模型,将其与实际闭环系统输出差值平方的时间积分作为系统的适应度函数。设计过程中只需选择二阶系统的自然频率和阻尼比就能准确地实现期望的动态和稳态性能。与传统的基于系统性能指标加权的适应度函数相比,新的适应度函数计算方法避免了加权系数与系统响应形式没有明确对应关系的缺陷。新方法所选参数物理意义明确,算法简单,易于实现。     

混合遗传算法在气动弹性多学科优化中的应用

利用遗传/敏度混合优化算法对复合材料前掠翼飞机进行气动弹性剪裁设计研究.在满足强度、位移、升力效率、副翼效率、发散速度和颤振速度等约束条件的前提下,以机翼复合材料蒙皮铺层的厚度为设计变量,对蒙皮进行重量最小化设计.研究表明,在飞机结构初步设计阶段单纯使用基于敏度的优化算法,很难满足设计上的要求;使用遗传/敏度混合优化算法可以取得较好的结果,该方法适用于飞机结构初步设计.还研究了偏轴角对优化重量的影响.分析结果显示,对于文中所研究的这类蒙皮使用由0°、90°和±45°纤维组成的铺层的复合材料前掠翼飞机,在满足多个约束条件的前提下,其优化重量对于偏轴角的变化相对不敏感.      

气动优化设计中的遗传算法研究

建立以实数编码技术为基础的多种遗传算法模型，利用这些模型来研究复制、重组和变异三种基本的遗传操作对气动优化设计的优化质量和效率产生的影响，在此基础上研究群体规模、最大进化代数和遗传概率等遗传控制参数对优化质量和优化效率的影响，期望对应用遗传算法的气动优化设计提供一些有益的参考。