基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

矩独立重要性分析的Kriging代理模型方法

结构重要性分析是结构不确定性分析的重要研究内容之一。作为一种矩独立的重要性测度指标,基于失效概率的重要性测度能够有效地反映输入变量的不确定性对结构失效概率的影响。然而,相比于其他形式的重要性测度,对基于失效概率的矩独立重要性测度进行高效准确的求解仍然存在一定的困难。基于此,结合Kriging代理模型提出了一种高效的矩独立重要性分析的新方法。所提方法首先通过较少的实验设计样本构建能够充分近似真实输入输出响应函数的Kriging代理模型,进而通过数值模拟策略对所构建的Kriging模型进行分析,最终求解得到各个输入变量基于失效概率矩独立重要性测度的主效应和总效应,给出各个输入变量对于失效概率的影响程度排序。相比于现有方法,所提方法由于引入Kriging代理模型极大地降低了对响应函数的计算次数,同时保证了重要性分析的计算精度。两个工程应用实例结果表明了所提方法在计算效率和计算精度方面的优势,体现了所提方法良好的适用性。     

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。     

GPS/BDS组合定位精度分析

随着定位技术的不断发展及多系统导航定位技术的逐步推广,多系统组合导航定位已经成为了GNSS导航定位领域中的主要发展趋势。主要阐述了GPS/BDS组合相对定位的观测方程和数学模型,并根据实测数据对比分析,从卫星可见性、精度因子、定位精度和均方根误差等方面对GPS、BDS及GPS/BDS组合定位系统的定位性能、定位精度进行了比较。研究结果表明,较单一的GPS和BDS系统定位,采用GPS/BDS组合定位可有效提高卫星可见数目和DOP值,且稳定性更好。GPS/BDS组合定位的定位精度也明显优于单一系统,这对GNSS高精度导航定位具有重要的参考价值。     

关于一类凸约束非光滑最优化问题的信赖域算法

本文将一类求解具有凸约束光滑非线性规划的信赖域算法推广到非光滑情形，并且仅要求目标函数是局部李普希兹的。在每次迭代中，都在信赖域上求解一个带有目标函数一阶和二阶信息的子问题，并且一阶信息是一个不明显依赖于次梯度或方向导数的迭代函数，并证明了该算法的全局收敛性。     

一种新的有限元线性方程组的求解算法

本文采用链表数据结构存储有限元结构总体刚度矩阵,对一有限元结构分析系统进行了改进。算例表明,改进后的系统可使存储总体刚度矩阵所需内存及分解总刚阵时间分别下降到原系统的1/2～1/4,大大提高了计算机的解题能力和执行效率。该系统可在微机上进行大型复杂结构的受力分析。     

基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）的土壤湿度反演模型,利用遗传算法（GA）的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.69%,最大相对误差（MRE）为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.956 9。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型（PSO-SVM）及反向传播（BP）神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。      

惯性速度辅助下GPS／捷联惯导组合系统性能研究

ＧＰＳ／惯性导航组合系统目前正得到越来越广泛的应用，但ＧＰＳ接收机载波环失锁时，码环的速率辅助信息来自惯导系统，由于惯性速度的不精确性及伪距测量误差和它之间的相关性，将可能导致组合系统工作的不稳定，本文根据码环的工作特性，在组合卡尔曼滤波器中考虑了码环的跟踪误差，利用ＧＰＳ／捷联惯导组合系统的导航性能，结果表明，ＧＰＳ／捷联惯导组合系统中，若消除了伪距测量误差与惯性速度误差之间的相关性，将可较显著     

GPS多径信号的自适应滤波估计方法

 研究全球定位系统(GPS)多径信号估计的问题。通过分析自适应滤波器的原理,建立了数字中频信号处理的数学模型,提出一种用自适应滤波实现GPS多径幅度、码相位和载波相位估计的方法。该方法采用不同延迟的伪随机序列对信号进行解扩、解调和累加,得到了作为期望信号的系列自适应滤波相关值。对该方法与其他3种方法进行了理论上的分析比较,得出本方法具有信噪比高、自适应滤波性能好、带有码相位信息和不存在载波模糊度问题等优点。根据各种滤波器算法的特点和本应用的需求,给出了选用递归最小二乘算法实现的方法。通过计算机仿真,验证了提出的方法能够在14 dB的信噪比下,以1个采样间隔的时间延迟分辨率和0.005周的载波相位估计精度估计出GPS L1的多径信号。     

极弱信号环境下GPS位同步和载波跟踪技术

为解决环路未锁定、无法找出正确的导航数据位跳变点时极弱全球定位系统(GPS)信号跟踪问题,通过分析信号跟踪模型和相关器1 ms采样数据特性,将最优路径动态规划算法应用于GPS位同步,并提出基于平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)和位同步结合的载波联合跟踪算法。建立了适合位同步的SRUKF载波环参数估计模型,针对位同步的实现条件和无相位频率先验信息的情况,将位同步模块提前,研究设计了环路未锁定时串行和并行两种弱信号跟踪方案。位同步跟踪完成后环路采用单独的SRUKF工作方式。实验结果证实该文提出的算法具有较高的数据位边缘检测概率(EDR)和参数估计性能,而无须关心环路是否处于锁定状态,能够对载噪比低至22 dB/Hz的弱信号实现跟踪。