多GEO卫星接近观测任务规划

针对多GEO卫星接近观测任务,研究了时间约束下能量消耗最优的多任务规划问题.按照上层面向任务顺序安排,下层面向时间分配,建立了一对多任务模式下的二层非线性规划模型.基于双脉冲多圈Lam-bert交会原理,将下层连续变量时间分配问题转化为0-1整数规划模型,并设计了遗传-分枝定界算法来求解二层规划模型.仿真结果表明,通过...     

直升机桨叶气动外形多目标优化设计

基于自由尾迹方法建立了直升机桨叶空气动力学分析模型,应用人工神经网络方法建立代理模型,采用改进的多目标遗传算法构建了优化框架,对直升机的悬停和大速度前飞状态进行优化.以悬停效率、旋翼等效升阻比及桨叶叶素的最大阻力系数为约束,对两个飞行状态的需用功率进行优化,得到了Pareto最优解集.并以UH-60A直升机的桨叶为算例,对其外形进行优化设计,优化结果表明,提出的桨叶气动外形多目标优化框架是有效可行的.      

Model parameters estimation of aero-engine based on hybrid optimization algorithm

A hybrid optimization algorithm for the time-domain identification of multivariable,state space model for aero-engine was presented in this paper.The optimization procedure runs particle swarm optimization (PSO) and least squares optimization (LSO) "in series".PSO starts from an initial population and searches for the optimum solution by updating generations.However,it can sometimes run into a suboptimal solution.Then LSO can start from the suboptimal solution of PSO,and get an optimum solution by conjugate gradient algorithm.The algorithm is suitable for the high-order multivariable system which has many parameters to be estimated in wide ranges.Hybrid optimization algorithm is applied to estimate the parameters of a 4-input 4-output state variable model (SVM) for aero-engine.The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

基于航班延误概率的鲁棒性飞机排班模型

飞机排班是影响航空公司运营成本的一个重要因素,对飞机进行合理排班,既可以最大化地提高飞机的利用率又可以减少航班的延误。首先简略介绍了国外的一些关于飞机排班问题（FSP）的研究方法,并给出关于飞机排班问题的经典模型;其次,在此基础上提出了基于延误概率的鲁棒性飞机排班问题的模型;最后,根据一个航空公司的数据,利用Grover算法的改进算法计算出模型的结果。分析结果表明了该模型及其算法的可行性以及决策的鲁棒性。     

一种改进的快速航路规划方法

通过改进启发式A*算法流程及数据结构,结合航迹规划多约束条件的实际,提出了一种快速可行的航迹规划方法.该方法考虑了飞机机动性能约束和终端进人方向角约束,建立专家知识库,缩小了搜索空间.将A*算法中的OPEN表映射到CLOSED表中,采用嵌套二叉树管理OPEN表和CLOSED表,提高了算法的搜索和执行效率.最后提出循环插...     

叶片质量矩优化排序中遗传算法的应用

针对某型发动机压气机转子,考虑叶片质量矩和初始不平衡量,采用遗传算法,对叶片进行优化排序以达到减少转子不平衡量的目的.经过对10余台发动机转子叶片质量矩优化排序验证,结果表明:整个转子的不平衡量大大减小,该方法可在实际发动机转子动平衡中推广应用.     

线性极化敏感阵列的极化平滑算法及相干源参数估计

 研究了基于极化敏感阵列的相干信号参数估计问题。首先,提出一种利用均匀线性极化敏感阵列的新型极化平滑算法(ULAPSA),其能够处理更多相干信号的参数估计,且具有更小的计算量。然后,基于ULAPSA给出了波达方向（DOA）和极化参数估计的两种方法：第1种方法利用角度搜索得到信号的DOA估计,适应任何多分量的电磁矢量传感器阵列;第2种方法结合传播算子算法,无需奇异值分解和角度搜索,能够同时估计信号的DOA和极化参数。该方法适应完备的电磁矢量传感器、三偶极子或三磁环构成的矢量传感器。最后,通过仿真实验比较和分析了所提算法的性能。     

管道曲面构件自动铺丝路径规划

提出了一种基于管道曲面广义螺旋线的铺丝路径生成算法,把芯模曲面的铺丝路径规划问题转化为求解该曲面上的广义螺旋线。利用管道曲面广义螺旋线算法,通过求解初值问题的一阶常微分方程组就可得到精确的位于芯模面上的铺丝路径。该算法具体计算可以利用功能强大的计算软件Matlab中的ODE45函数,该函数是基于自适应的4-5阶龙格-库塔算法,因而可构造具有相对误差以及绝对误差的控制机制的铺丝路径。经过算例验证,该算法操作简单,精度能够满足铺丝技术工艺要求。     

S形加减速的嵌套式前瞻快速算法

前瞻处理功能是现代数控系统的标志性功能之一,前瞻算法设计直接关系到数控机床的加工效率和运动平稳性。针对目前广泛研究的S形加减速前瞻算法复杂、难以满足实时性要求的问题,从工程实现的角度设计了嵌套式自适应前瞻算法。依据S形加减速曲线的对称性建立了速度规划模型,通过对加速度等效曲线逼近提高了模型求解效率,给出了S形速度规划曲线构造和校验两主要运算阶段的解析解。以连续短直线加工为例,给出了完整的嵌套式快速前瞻算法和实例加工验证。实验结果表明,所提出的算法能获得全局最优运动效率,计算量不足传统方法的30%,结果精确,耗时稳定,能满足现代数控系统甚至是高速高精度数控系统对前瞻处理的实时性要求。给出的解析结果对S形加减速模型的求解有通用意义,可适用于连续短直线、二次曲线以及非均匀有理B样条曲线(NURBS)等参数曲线的S形加减速前瞻速度规划。     

基于混合并行多目标禁忌搜索算法的飞机总体优化设计研究(英文)

基于飞机总体设计中的多目标优化问题,采用了一种全新的混合并行多目标禁忌搜索算法。文章首先提出了一种创新的多目标禁忌搜索(MOTS)算法,该算法在传统的MOTS的基础上,增加了TS算法与"Pareto解"的融合机制、优秀解保留机制、"多方向搜索"策略等新的元素。随后又将该算法作了改进,创立了并行多目标禁忌搜索算法。最后在此基础上将并行多目标禁忌搜索与基于向量排序的多目标遗传算法相结合,提出了一种新的混合算法—混合并行多目标禁忌搜索算法。通过对以上各种算法运行结果的比较,得出如下结论:与改进前的多目标禁忌搜索算法相比,并行的MOTS运行结果更优,而混合的MOTS的结果又比前两者更胜一筹。