考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

超声速低声爆布局分层优化方法

声爆抑制是发展新一代超声速民机必须突破的关键技术。总体布局参数的合理设计可以使飞行器具有良好的声爆特性。为了提高全局进化算法在布局设计中的优化效率,提出一种基于数据挖掘的分层优化方法,利用数据挖掘中的决策树算法提取设计知识,获得设计变量分层信息,指导低声爆布局分层优化;针对某超声速低声爆飞行器,选取后掠角、上反角、展弦比、梢根比、长细比五个总体布局参数作为设计变量,开展分层优化数值实验,并与一体化优化形成对比验证。结果表明：分层优化方法能够搜索到与一体化优化高度吻合的最优解,分层优化的收敛速度显著高于一体化优化,且对随机寻优历程的表现更稳健。     

计算地球流体力学若干新进展

本文简要介绍了有关计算地球流体力学问题研究的若干新进展,其中包括显式平方守恒格式,经济算法,辛算子法,泥沙冲积和三角洲发育的数值模拟等,从中也可以看到计算地球流体力学的发展是具有重要理论意义和实用价值的。     

Ada动态测试中遗传算法的参数编码方法

介绍了将遗传算法应用在Ada程序结构测试中,被测单元参数按照遗传算法的运算规则进行编码的原则与方法.首先,介绍了包括枚举类型和变长数组的基本数据类型的参数编码方法.由于Ada语言允许使用动态数据结构类型的参数,如何在一个较高自动化的动态测试工具中实现对动态数据结构的自动测试,成为首要关注的问题.因此文中着重介绍了Ada程序的动态数据结构在遗传算法中的编码方法.     

全局最优化问题的一种确定性算法

提出了一种求解全局最优化问题的确定性算法,它属于求解带有给定精度的全局最优解的覆盖法.原理是排除区域,即检查出不包含全局最优解的子区域,并从深入研究中排除出去.对某些特殊类型函数,将区域作一致网格覆盖,通过计算结点处的函数值逐次去除函数值较大的区域,保留函数值较小的区域,最终得到达到要求精度的全局极小值.算法要求函数的Hesse矩阵特征值的界可估计,并利用该界确定算法的终止条件.最后给出了数值例子.     

并行加工系统一类排序问题的最优解

讨论了将多个零件分派给并行加工系统加工的排序问题.假设同一零件分配给不同的设备,其加工时间不同,分析了使所有零件的总花费时间(加工时间与等待时间之和)最小的排序方法.首先建立了该类问题的数学模型,然后将其转化为指派问题,通过匈牙利算法可以得到最优解.所得算法的时间复杂性是多项式界的.最后给出了一个数值例子说明求解过程.     

高校排课中的遗传算法

采用了鲁棒性较好的遗传算法,对院校的必修课给出了染色体编码和适应度函数,并采用了自适应的杂交和变异概率,程序运行结果良好。     

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.     

机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化

针对机翼后缘柔性支撑结构的多目标拓扑优化问题,分析了柔性支撑结构的优化目标及目标函数,并采用位矩阵表示机翼后缘柔性支撑结构,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化问题进行了求解。在优化过程中,引入连通性分析和相似个体过滤,借助ANSYS对可行个体进行有限元分析(FEA),获得了结构质量、变形性能和承载能力等目标值。通过MATLAB对违约个体进行惩罚,实现了位矩阵表示的NSGA-Ⅱ,得到了一组互不支配的机翼后缘柔性支撑优化结构,可根据实际需求选择这些相应的拓扑结构。结果表明,本方法可为机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化提供可行、有效的解。     

高超声速飞行器后体/尾喷管优化设计

结合试验设计方法、替代模型技术和遗传算法构建一套改进的优化方法,并将其应用于高超声速飞行器后体/尾喷管的一体化设计.在构建优化方法时,针对替代模型采用渐近全局策略提高精度;针对遗传算法,采用实数编码、多目标定级排序和改进小生境技术.在后体/尾喷管的一体化设计应用中,结合高精度的计算流体力学(CFD,Computational Fluid Dynamics)求解,以两个设计点的推力和升力为目标,以力矩为约束,得到优化问题的Pareto最优前沿面,优化结果在综合性能方面有很大提升.该优化方法可进一步推广应用于更复杂的优化设计当中.