面向维修性设计的民机产品拆卸序列规划方法

维修拆卸序列规划是产品维修性设计的重要内容。深入研究了面向维修性设计的产品拆卸建模方法,将民机产品分为部件模块与联接件两部分,构建了部件联接图模型,通过关联矩阵描述了部件模块与联接件的相互关系。分两步给出了民机产品拆卸序列规划方法:利用干涉矩阵确定部件模块的可行拆卸方向,以拆卸代价最小为目标,提出了基于有序搜索的民机产品部件模块的拆卸序列规划算法;考虑联接件的拆卸顺序,以拆卸工具更换次数最小为目标,提出了基于基因成对交叉与变异的遗传算法的完整拆卸序列优化方法。最后,结合某飞机前起落架系统给出了应用实例,阐明了本文方法的有效性。     

地效飞行器重量估算方法

根据地效飞行器(WIG)的特点确定了3类地效飞行器的任务剖面,分析其与一般飞行器任务剖面和相关性能的异同点以及重量估算方法的适用度。通过现有地效飞行器数据和资料的整理,研究其起飞重量与空机重量以及其他各项参数的统计关系。比照一般飞行器重量估算的燃油系数法,确定地效飞行器各任务阶段的燃油系数及其相关计算过程中选择参数的修正。通过数据分析计算起飞重量和空机重量估算中的线性回归值,形成适用于各类地效飞行器的重量估算方法及其推荐经验系数。验算结果证明,A类和B类地效飞行器重量估算结果与实际产品基本相符,C类由于缺乏足够的统计数据,因此难以验算,但实际工程设计应用结果与经验类比法得到的重量估算结果基本一致,表明研究结果能够满足总体设计阶段重量估算的任务要求。     

能量最优与燃料最优Lambert交会问题

Lambert双脉冲交会问题是航天工程中轨道转移和在轨交会等领域的重要问题,而能量最优和燃料最优Lambert交会问题是针对典型应用背景和工程需求衍生的一类Lambert优化问题。针对能量最优与燃料最优Lambert双脉冲交会问题提出一种基于矢量形式的解析计算方法,给出能量最优和燃料最优Lambert交会问题的矢量形式解析解,同时对2种最优交会问题求解的性质与特点进行了分析对比。仿真结果验证了计算的正确性及燃料最优轨道相比能量最优轨道燃料消耗较少的事实。      

基于约束可满足的深空探测任务规划方法研究

基于传统的CSP算法不能充分体现规划过程的特点,讨论了如何将规划中的动作关系映射到CSP结构中,并据此提出了一种以动作为中心的启发式变量选择策略;分析验证了该方法能够显著降低传统CSP变量搜索策略的时间复杂度,同时对于约束编码的规划问题具有一般适用性。仿真实验表明,本文提出的方法减少了约束处理中的冗余操作,有效提高了问题的求解效率,为工程应用奠定了基础。     

月面巡视探测器任务规划顶层设计与实现

针对巡视器月面任务规划工程的可实现性,开展了巡视器任务规划顶层设计方法的研究,主要内容包括:任务规划技术特点的梳理与归纳;任务规划输入条件与约束条件的整理,规划变量的统一;任务规划框架的设计,巡视器行为序列与上行控制指令的衔接,针对巡视器行为序列的大模式套用小模式的动态设计等。通过巡视器任务规划工程实现的介绍,说明在巡视器任务规划的顶层设计中,任务的不确定性、部分约束与输入信息的模糊性,是任务规划框架设计以及在后续工程实现过程中需要重点考虑的内容,是与任务规划的工程可实现性直接相关的。     

基于星联网的深空自主导航方案设计

为了降低地面测控系统的负担、提高深空探测器的导航效率,提出了基于星联网的航天器自主导航概念,对星联网的应用体系进行了设计。借助脉冲星、星间链路等手段实现星联网系统中基准航天器完全自主的高精度导航,用户航天器通过与基准航天器或其他用户航天器的交互通信与测量就可以实现自身状态估计。以地月转移任务为例,设计了星联网系统在地月空间的具体应用方案,分析了地月空间基准航天器的配置与自主导航方法,阐述了用户航天器的单层与多层导航策略。对基于脉冲星与星间链路观测的基准航天器自主导航进行了仿真,验证了观测基准航天器或者其他用户航天器时,地月转移段航天器自主导航的可行性。结果表明:基准航天器可以达到20 m的定位精度,用户航天器可以达到优于30 m的定位精度。基于星联网的航天器自主导航是可行的,发展星联网可以为我国构建天基自主基准导航系统提供有力支持。     

基于改进遗传算法的移动目标成像侦测任务规划问题研究

基于先验信息调用成像侦察卫星监控陆地或海洋移动目标动态信息是卫星成像侦察面临的新 课题。在已知移动目标位置等先验信息基础上,动态构造目标可变潜在区域及其运动预测模 型,利用STK辅助构造其候选成像观测活动集合;在此集合及目标运动预测模型基础上 对动态可变区域成像卫星调度问题进行建模,并设计了一种基于模拟退火算法及遗传算法的 改进遗传算法对问题进行求解,得到近最优的移动目标成像侦测方案。最后通过实例及算法 对比验证了规划模型及算法对解决该类问题的合理性和有效性。
     

基于混合量子粒子群优化算法的三维航迹规划

针对粒子群优化算法(PSO)存在的早熟收敛问题,通过将种群的繁殖机制引入量子粒子群优化算法(QPSO),提出了一种混合量子粒子群优化算法(HQPSO),将该算法应用于无人飞行器的三维航迹规划。同时,运用统计学方法,通过仿真实验比较了HQPSO算法与QPSO算法以及带动态变化惯性权系数的PSO算法的性能。仿真实验结果表明,HQPSO不但比QPSO和PSO具有更强的全局搜索能力,而且比QPSO和PSO具有更快的收敛速度。     

月球车全局路径规划中的A＊算法改进

考虑月球车全局路径规划的应用要求,针对传统A＊算法搜索速度慢和返回路径不够优化的缺点,对算法流程进行改进,减少其时间和空间复杂度,提高其搜索速度,并对返回路径进行优化,有效地缩短了路径。对于存在凹形障碍的地图,采用后退一尝试的方法解决规划失败的问题,并在一次搜索的基础上使用二次搜索策略来实现规划路径的优化,使之绕过凹形障碍趋向目标,从而达到输出最短路径的目的。     

直升机任务能力评估

首先介绍了直升机任务能力的主要内容及其应用领域,然后建立了一种适用于直升机任务能力评估的对数法,并对其评估的具体项目进行了说明。最后给出了一些机型的评估算例,计算结果表明用该方法对直升机的任务能力进行评估是合理的。