伴随卫星轨道保持

文中利用伴随轨道方程推导出伴随卫星相对运动状态转移方程。基于这一状态转移方程，研究了双脉冲校正中的伴随运动状态的变化，并得出需要的脉冲控制量的解析式。利用遗传算法对脉冲控制量进行了优化设计，求得使总脉冲最小的最优变轨时间，脉冲控制量和轨迹。     

系统可靠性优化方法

介绍了性优化的各种模型：组合优化模型、两类失效模式优化模型、可靠必优化分配模型、多目标优化模型以及可靠性模糊优化模型等。分析了可靠性优化分配模型各种解法的优缺点。研究认为，蒙特卡罗法具有简单和广泛适用性特点，因而推荐使用该法。     

RLV再入轨迹机载快速优化

为了可重复使用飞行器再入轨迹机载快速优化的需求,开发一种再入轨迹快速优化算法。根据RLV再入三维轨迹的特点,引入了新的假设,对RLV再入轨迹状态方程进行简化处理,使优化迭代计算量大大减少,在此基础上,使用乘子法对再入终端约束进行处理,然后用共轭梯度法求解优化再入轨迹,最后以美国航天飞机为例计算再入最优轨迹。结果验证该算法在满足约束条件的情况下,具有很快的收敛速度,在不同初始再入条件和终端约束条件下,计算机时一般小于一分钟。该算法具有很好的工程应用前景。     

合成孔径雷达系统通道带宽优化设计方法研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像质量指标与系统通道带宽的关系,对通道带宽进行优化设计。以Butterworth带通滤波器为例模拟SAR系统通道特性,利用驻定相位原理推导了滤波器引入的相位误差的表达式。引入通道带宽系数的概念,对相位误差进行勒让德正交展开,得到相位误差均方差与带宽系数和时间带宽积之间的定量关系式,进而确定带宽系数与图像质量指标之间的定量关系。在此基础上,提出SAR系统通道带宽优化设计方法,给出了带宽系数的下限,为SAR系统工程带宽设计提供了理论基础。     

非计算机专业微机系列课程建设的研究与实践

本文通过对非计算机专业微机系列课程建设的研究与实践，探讨了高职高专非计算机专业的计算机课程教学体系、教学方法、教学手段、教学条件等方面的改革与建设，研究了教学管理与学生课外科技活动和创新能力的培养途径，在推进教师队伍的建设、加强教学文件与教材建设、不断提高教学水平和教学质量等方面进行了有益的尝试。     

可重复使用运载器机翼外形优化

研究了有翼可重复使用运载器机翼平面外形参数优化设计问题。在高超声速配平和低速水平着陆性能等约束条件下，利用混合遗传算法和粒子群优化算法来选择最优机翼外形参数，使机翼重量最小化。在已知的不同质心位置下求得相应的最小重量机翼外形。亚声速气动力采用面源法计算，高超声速气动力采用修正的牛顿流理论计算。为了降低计算耗费，使用均匀设计和逐步回归方法建立了低速气动力回归模型。整个优化过程在Matlab集成环境下完成。     

协同优化在卫星多学科设计优化中的初步应用

探讨以遗传算法为优化上具的协同优化方法在卫星总体优化设计中的应用以及各学科间耦合关系。首先对基本协同优化方法的流程及特点进行了探讨，然后以对地观测卫星总休优化设计为对象，研究如何利用协同优化方法建立此问题的优化模型。研究结果表明，融合了遗传算法的协同优化方法能够有效地解决对地观测卫星总休优化设计，学科间耦合设计变量以及耦合状态变量的一致性误差均接近0．01％。     

地球-火星的燃料最省小推力转移轨道的设计与优化

小推力转移轨道的设计与优化一直是深空探测轨道设计方面的难点。针对这些问题，提出了一种基于等高线图的初始发射机会搜索方法，该方法通过绘制探测器一火星距离的等高线图寻找满足任务约束的小推力转移轨道发射机会；同时，本文还给出了一种小推力轨道的直接优化算法，该算法通过将连续的控制变量参数化，把轨道优化问题转化为参数优化问题，然后基于所提搜索方法，采用逐次二次规划方法进行求解。数值计算验证了该发射机会初值猜测方法和优化算法的有效性。     

冗余度机器人多性能准则优化研究

为了解决在一个冗余度情况下同时优化多个性能准则的困难,基于“优化期望”和“优化分配”的概念,提出了帝时在线地决定子任务优先权的新方法,任务被划分为一个高优先权的主任务和两个低优先权的子任务,子任务通过利用主任务的冗余性得到完成,文中利用作者所开发的“改进的加权梯度法”求解逆运动学,成功地解决了冗余度机器人的多性能准则同时优化问题,仿真证实了所提方案的实用性。     

等热流条件下相变导热仿生优化

为强化微重力条件下相变材料的熔化释冷过程,采用仿生优化的思想和有限元方法研究了导热空间内高导热材料的最佳布置方案。研究表明,采用温度梯度的时间积分作为布置高导热材料的判断标准,可把导热仿生优化的思想的应用由稳态问题扩展到非稳态具有相变的问题。和人工构造方案法相比,仿生优化得到的方案可以明显强化释冷过程、降低热流入口温升;且能克服其工作量大,所得方案不一定包含最优方案的不完备性问题。