一种新的捷联惯导系统圆锥误差补偿算法

旋转矢量法应用在捷联惯导系统圆锥误差补偿中,通过增加子样数能有效提高补偿精度,但子样数的增加会增加导航计算机的计算量.由于导航计算机的硬件性能限制,不可能为了获得高精度补偿性能而大幅增加子样数.因此,提出一种在不增加导航计算机负担下能提高圆锥误差补偿精度的新算法,该算法利用已解算出的当前时刻之前2个周期的姿态信息对旋转矢量进行修正,通过理论推导和实例分析比较,在同子样数下,新算法能达到高出传统算法4阶的补偿精度而不多消耗导航计算机资源.      

组合卫星接收机中的选星算法

分析了五阶矩阵的行列式值与5颗星GDOP(Geometry Dilution of Precision)值的关系,并由此提出了一种用于双卫星星座组合接收机(如GPS(Global Position System)和BD2(BeiDou2)组合接收机)中的选星算法——组合优选法.该方法首先选出行列式绝对值最大的几种组合,然后根据需要对每种组合从其余可见星中选出几颗最优星,最后根据GDOP最小原则从这几种组合中选取最终结果.计算机仿真结果显示该方法与直接利用GDOP选星相比,95％以上的GDOP相对比值小于5％,而计算量减小40％以上.      

基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法

将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.      

多点切触加工中的局部干涉分析

为了消除多点切触加工刀位计算的局部干涉,通过对中凹端铣刀和工件曲面之间的几何接触状况分析,得到了多点切触加工算法的局部干涉判别条件.利用微分几何得到了多点切触加工刀位中刀具和工件的交线在第一切触点处的曲率半径和刀具曲率半径的比值,结合局部干涉判别条件,得到无干涉的多点切触加工约束的解区域.结果表明无论曲面为何种样式,必须选择第二切触点在曲率较大的主方向附近的解区域中,再使用多点切触加工算法算出的刀位,才有可能不发生过切现象.      

航空武器作战效能的算法

在介绍航空武器作战效能概念的基础上,提出了计算航空武器作战效能的算法,建立了数学模型,并且依此模型给出了计算实例,结果证明其计算结果与试验结果一致,因而该方法有效。     

数字图像最佳插值算法研究

对常用的数字图像插值算法进行了深入的分析,指出双线性内插法和立方卷积法的本质是利用直接邻点的灰度值和(或)邻点间灰度值的变化率对待采样点进行内插,并在此基础上提出了最佳插值算法的公式,最后通过试验提出了最佳插值公式中权值参数的建议值。     

新型进化神经网络模型

目前的进化神经网络模型大多采用遗传算法进行网络进化设计.而研究表明,这种进化神经网络存在遗传编码、遗传操作及网络结构限制等很多问题;而采用进化规划是一种很好的途径.鉴于此,为了克服传统进化规划算法的不足,结合作者提出的快速免疫进化规划提出了一种网络连接权值及其拓扑结构同时进化优化的新型进化神经网络模型.最后,通过典型的异或分类问题(XOR)比较了该模型同BP神经网络及传统进化神经网络的计算性能,发现它不但计算精度好,而且计算效率高.      

基于混合遗传算法的中国旅行商问题满意解

针对组合优化中的旅行商问题 ,提出了贪心法与遗传算法相结合的混合遗传算法。文中给出了相应步骤并就中国旅行商问题得出满意解 ,该解优于已报道的结果。     

应用混合演化策略的机翼气动优化设计

把基于实数编码的遗传算法与可变容差法相结合,建立了数值优化设计中的混合演化策略(HES),并将其与机翼的气动分析相结合进行跨音速机翼的气动优化设计.与基准机翼相比,优化设计的机翼其气动性能有较大程度的改善,表明了混合演化策略在机翼优化设计中的有效性.与单纯的遗传算法(GA)相比,应用混合演化策略的气动优化设计具有更高的优化效率和优化质量.