Pareto最优解及其优化算法

给出了带不等式约束多目标优化局部Ｐａｒｅｔｏ最优解与多目标函数线性加权组合而形成的单目标化问题局部极值点的充分必要关系，然后以此为理论依据给出了多目标优化乘法而合理的求解方法，同时附有算例。     

空中交通管制中轨迹预测的相互作用多模型算法的设计

研究了相互作用多模型算法，并就这种算法设计了几种方案，同时选取适当的参数对其进行了仿真设计和计算，给出了水平面内不同方案下的仿真结果，验证了这种算法的有效性，说明了通过模型概率实现模型之间的软转换的可行性。研究得出以下结论：该算法能在平稳飞行时使误差尽量减少，在机动时，对机动进行快速的探测和反应，同时，保证状态估计误差不超过原始的观测数据误差。     

WebServices体系结构与实现机制探讨

论述了正在迅速发展的Web服务的概念及其体系结构,讨论了构建Web服务的三大核心技术,即SOAP、WSDL和UDDI,并对其进行了详细的分析和探讨,最后分析了Web服务的运行机制。     

一类最佳飞行轨迹的计算

 本文给出了一种简化的直接多重打靶算法,并讨论了该算法在求解一类最佳飞行轨迹上的应用。数值计算结果表明,本文所给的算法收敛性好,对初值无很高要求,因而避免了在计算之前对问题进行冗繁的解析分析。     

有理分式正交多项式频响函数模态参数识别

 讨论一种多输入的频域模态参数识别方法。该方法将频响函数表示为具有矩阵系数的有理分式,利用Forsythe 正交多项式减少方程的病态并解耦系统矩阵,随后运用特征值与奇异值分解求解系统的极点与留数。使用欧洲国家航空界广泛使用的GARTEUR 飞机模型进行仿真计算。结果表明:该方法在30 %噪声下仍具有对严重耦合模态的识别能力;振型识别较为准确;适当提高分母阶次能取得更好的识别结果。     

螺旋桨滑流与机翼之间气动干扰影响研究

基于多参考系方法,利用RANS方程对某型螺旋桨飞机的全机有滑流和无滑流空间流场进行了数值模拟,分析了滑流在机翼干扰作用下的发展趋势,机翼气动特性在滑流作用下的改变,滑流对飞机失速特性的影响。研究结果表明,螺旋桨旋转卷起的涡流经机翼时被切割成上下两部分,形成了绕机翼的横向二次流,机翼的存在改变了滑流的涡量分布和涡的结构。在弦向,滑流影响最严重的部位是机翼前缘,滑流旋转效应改变了机翼绕流的当地迎角,加速效应增加了桨后气流的速度,这是引起机翼气动特性改变的主要原因。虽然滑流的诱导作用使机翼外段提前发生了分离,但是其推迟了机翼根部分离现象的发生,改善了飞机的失速特性。     

基于高斯伪谱法的空天飞机上升段最优轨迹设计

针对复杂多约束条件下空天飞机上升段燃料最优轨迹优化问题,提出一种基于高斯伪谱法的上升段轨迹优化策略.依据发动机的推力特性将上升轨迹合理分段,使原最优控制问题转化为多段最优控制问题后,采用高斯伪谱法进行并行优化计算.数值仿真结果表明采用这种轨迹优化策略能够满足组合动力系统工作模态转换时对飞行状态的约束条件,可以在较短的时间内完成高精度的上升段轨迹优化任务,从而验证了该方法的有效性.     

考虑机动效率的多约束导引律设计

针对考虑交会角约束的导引律在可用过载不足时将导致大的交会角误差问题,推导一种考虑时变过载约束的制导形式,而该导引律在实现较大机动的同时会带来较大能量损失,进而提出一种考虑导弹机动效率的多约束导引律。首先,应用最优二次型原理推导出一种时变控制项权系数的闭环制导形式;其次,将导弹机动时刻阻力系数引入时变权系数,并通过迭代分别确定可用过载与机动效率约束边界;最后,将时变过载约束表示成剩余时间的函数,代入制导指令,并进行弹道仿真。结果表明:推导的2种导引律均能较好地实现末端弹道成型要求,考虑机动效率的制导指令分配更为合理,并有效降低了拦截末端速度损耗,提高了制导精度与毁伤效果;且考虑机动效率的导引律中时变权系数无须配平求解,在保证精度的同时极大提高了迭代速度。     

一种不等差错保护的多用户随机接入方法

针对在随机接入中由于碰撞导致吞吐率低、信道拥塞时不能满足高优先级数据有效传输的问题,提出一种具有不等差错保护性能的多用户随机接入方法。该方法将数据包复制多份,根据选定的度分布在不同时隙中传输,将随机接入过程映射到二分图上;接收端利用连续干扰消除(SIC)技术,将碰撞的数据包恢复出来。在高链路负载下,从每帧中选取若干时隙,只允许高优先级用户接入,以提高对高优先级数据包的译码概率。使用"与或树"理论对提出的方法进行了理论分析,并进行了实验仿真验证。仿真结果表明:提出的多用户随机接入方法与传统ALOHA协议相比,在低链路负载下有效避免由于碰撞引起的吞吐率下降;与IRSA协议相比,高链路负载下有效提高高优先级用户的吞吐率。     

基于多模型的不等长序列数据关联算法

单模型在处理不等长序列数据关联时不能兼顾计算精度、复杂度和抗扰性,为此提出了基于多模型(MM)的不等长序列数据关联算法。将基于滑动窗口和动态时间弯曲(DTW)的不等长序列相似度度量模型作为MM的输入模型,以2种模型计算得到的时似变化比作为模型判断指标进行模型转换,实现了2种模型的优势互补,并得到模型的应用条件,最后输出MM作用后的不等长序列相似度,以此作为关联指标进行关联判定。仿真实验验证了MM关联算法在处理不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和突变率变化对关联效果的影响进行了分析。