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121.
122.
歼轰机突防突击是当前航空兵有效的进攻手段之一。为了增加突防突击任务的安全性,提高突防突击任务的成功率,对航线上我方飞机的被击落概率进行建模,利用改进的遗传算法,以被击落概率为适应度函数,以个体与解空间的距离关系为罚函数,寻找最优解,最终得到被击落概率最小的航线;采用约束的最优保存策略进行选择,防止过早收敛,提出可变算术杂交算子,使得变异个体能够有较大概率落在解空间里。结果表明:通过150代的遗传操作,得到拐点为2时的被击落概率最小的航线为O(120.0,550.0)、A(226.2,495.7)、B(345.8,364.3)、T(330.0,180.0),被击落概率为0.019 3。 相似文献
123.
子波变换平滑的混沌信号检测 总被引:3,自引:0,他引:3
将近几年兴起的子波变换、分形理论应用于带观测噪声混沌信号的检测。基于快速子波变换导出了平滑算子,将其对时序信号进行处理,并根据它在一定的尺度范围内具有标度不变的性质,利用改进的G-P算法计算其分数维数,对带有观测噪声的Lorenz吸引子波的混沌运动进行了检测。实验结果表明,该方法具有较好检测混沌现象的能力。 相似文献
124.
基于TOP-HAT滤波器算子的红外弱小目标检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进神经网络优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中形态学滤波器的结构元素采用两层前馈神经网络,通过大量样本训练优化,将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为Top-Hat运算后图像矩阵的最大值.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比(RSN≈2)图像,在虚警概率≤5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对复杂图像检测概率≥75%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近8%,算法的运算时间仅增加了0.7ms. 相似文献
125.
一种新PSO混合算法在直升机配平中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
直升机配平计算是动力学分析的基础,其实质是求解高维复杂的非线性方程组。针对经典算法与智能算法的特点与不足,提出了一种求解非线性方程组的新粒子群方法。在粒子群(Particle swarm optimization, PSO)算法的基础上,根据模拟退火(Simulated annealing, SA)思想,引入了嵌入式LM (Levenberg-marquardt)优化
算子。该方法充分发挥了3种算法的优势,克服了LM算法初值敏感性,PSO算法易陷入局部极值等问题。通过UH-60A直升机实例配平计算,验证了本文算例模型的准确性。在此基础
上,针对某一前飞状态下的配平算例,在收敛可靠性和计算效率上通过与其他算法进行对比,表明该算法具有可靠的收敛性和较高的计算效率,进一步验证了该算法在配平问题上的可信度与实用性,为直升机飞行动力学问题的处理提供了一种新的有效方法。 相似文献
126.
灰色系统模型研究进展(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
针对灰色系统模型的研究进展进行了综述,介绍了一般灰数的概念、灰色序列算子和一些常用的灰色系统模型,包括灰色绝对关联度模型、灰色相对关联度模型、基于端点三角白化权函数的灰色聚类评估模型、基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估模型、GM(1,1)预测模型以及多目标加权灰靶决策模型。 相似文献
127.
基于空间算子代数理论多刚体系统反向动力学仿真 总被引:1,自引:1,他引:1
应用空间算子代数理论,在通用计算机符号演算软件Mathematica5.2的环境下,对多刚体系统反向动力学进行设计与实现.广义质量是正、反向动力学及联系旋量力和旋量加速度的重要参量,据此可形成高效递推算法.用空间算子代数理论求广义质量、反向动力学具有形式简洁、物理意义明确、编程效率高和直观等特征.运用VB.NET编程软件实现与Mathematica5.2软件无缝集成,对多刚体系统动力学仿真及反向动力学进行参数化分析与计算,给出了实施过程.根据分析结果,对PUMA560机器人进行了反向动力学设计,并与结果进行了对比,通过算例验证了结果的正确性和有效性. 相似文献
128.
在轨空间机器人参数辨识研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章以在轨自由漂浮空间机器人为研究对象,建立了基于空间算子代数的空间机器人运动学模型,研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题,如本体和未知目标的质心、质量以及惯量张量等参数。首先基于空间算子代数理论建立空间机器人运动学符号模型;然后基于线动量及角动量守恒方程即可对空间机器人本体和未知目标卫星进行未知参数的辨识;随后分析了机器人的参数对辨识过程的影响以及参数辨识对控制规律的影响。在地面实验室中验证了本参数识别方法的可行性以及效果。 相似文献
129.
一种新的求解TSP问题的杂交算子 总被引:3,自引:0,他引:3
TSP(TravelingSalesmanProblem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一。长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的时间内解决大规模问题。在文[5]提出的两交换启发交叉算子的基础上,通过分析,发现该算子的杂交结果与所选择的首城市有关,因而不同的首城市的选择会大大影响该算子的效率。为此,提出了一种新的有效利用局部信息的杂交算子,该算子能够有效的保存母体信息,进一步摆脱首城市的选择问题。实例仿真证明该算子的有效性。 相似文献
130.