论两岸共同家园的实现路径

平潭共同家园的实现路径是以地理离岸为平台,构筑具有平潭特色的市场机制体制,从而向经济离岸领域延伸,形成以离岸为核心的区位定位和产业布局,并带动文化离岸的发展,最终实现政治离岸的新路径。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

一种基于模型的涡扇发动机容错控制策略

针对民用涡扇发动机,研究了一种基于模型的航空发动机容错控制策略.在发动机原有闭环控制系统的基础上,该策略对发动机各控制量进行容错控制修正,达到缓和甚至消除故障对控制系统影响的目的.针对民用涡扇发动机常见的高压压气机和高压涡轮性能退化故障,提出了以恢复发动机运行性能为目的的性能指标,通过遗传算法离线计算得到容错控制计划表,并利用插值计算实现在线容错控制.经仿真验证,该策略控制性能良好、实现简单.结果表明:在确保各温度限制不超标的情况下,受影响较大的增压级喘振裕度恢复至故障发生前的水平,同时风扇与高压压气机喘振裕度的降幅不超过5%,推力的降幅不超过3%.      

基于改进蚁群算法的无人机路径规划

针对传统无人机路径规划算法存在规划效率低以及无法满足特定任务需求的缺点,提出了基于改进蚁群优化算法的无人机路径规划算法。首先,将待规划区域栅格化,给每一个网格按顺序编号;其次,在路径搜索时引入了一种双向搜索机制,对信息素的更新规则和下一步节点的选择方法做出改进;最后,提出了一种新的方法来整合两组蚂蚁生成的路径,并给出了若干仿真试验结果。结果表明,所提算法相比传统算法更能有效避免过早陷入局部最优,收敛速度加快,生成满足任务约束的最短路径。     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

基于改进ARA*算法的无人机在线航迹规划

针对无人机三维在线航迹规划对算法速率、航迹最优性的需求,提出了基于改进ARA^*算法的无人机在线航迹规划方法。首先,建立无人机三维航迹规划的数学模型;然后,提出了节点空间约简策略、局部启发项策略以提高算法收敛速率,并针对复杂规划环境提出了启发因子自适应递减策略。仿真结果表明,所提算法能够快速、稳定地生成首条可行航迹,并在剩余时间内不断提高航迹质量,可应用于不同类型的在线规划任务,动态地适应规划时间与航迹最优性的要求。     

基于光学引导下飞行员操纵着舰建模

针对驾驶员操纵舰载机着舰的任务,建立一个在菲涅尔透镜光学助降系统(FLOLS)下的改进的驾驶员模型。在人工着舰时,飞行员驾驶飞机对下滑轨迹跟踪为基础,对驾驶员控制飞机的增益进行自适应控制的改进,对驾驶员在FLOLS光学引导下的视觉感受模型进行模糊控制的改进。结合舰载机动力学特性对舰载机着舰任务进行仿真。仿真结果表明了模型的合理性,可为飞行员操纵着舰提供参考。     

面向风险均衡的AFDX虚拟链路路径寻优算法

为确保综合模块化航空电子系统的安全性需求能够在全双工交换式以太网中得到一致性保证,提出了一种面向风险均衡的路径规化（RBPP）算法,以满足各航电功能间的安全隔离要求,同时分散风险,避免局部物理链路的风险集中,提高系统安全性。以民机失效状态类别划分为基础,建立了航电功能、分区、端系统、虚拟链路（VL）风险模型;RBPP以均衡各物理链路风险为目标,同时综合考虑网络实时性、链路负载能力等因素,采用粒子群算法进行优化目标求解。利用仿真优化方法对RBPP算法进行了实现,在典型工业航空电子全双工交换式以太网（AFDX）网络架构及A380AFDX网络架构下进行仿真分析,结果显示多播VL的简化处理的会使网络风险增加;在1 000条VL配置下与负载均衡（LB）算法和最短路径（SP）算法进行了分析对比,结果显示RBPP算法在满足各航电功能间的隔离需求的同时,链路风险均衡能力在两种网络拓扑下分别比负载均衡算法提高了10.7%和23.4%,比最短路径算法分别提高了35.4%和47.9%。