基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

基于多模型的低轨星座多目标跟踪传感器资源调度

针对低轨星座多目标持续跟踪传感器资源调度问题,首先将目标跟踪任务划分为高精度任务集合和低精度任务集合,并分析了跟踪任务状态转移过程;然后,为两任务集合分别建立了基于动态优先级的优化调度模型,提出了一种基于多模型的实时传感器调度算法。不同场景下仿真实验表明,所提算法较之以跟踪精度为优化目标和以跟踪精度为门限约束的方法具有更强的适用性,尤其对于目标分布较为集中的情况,其目标丢失率大大降低,尽管个别目标的跟踪误差略有增大。     

云制造资源的工序级多目标调度方法研究

由于云制造资源的分散性、多样性、负载率不均衡性等特点对其调度与调度粒度有更高的要求,将云制造任务分解后的工序作为调度的最小粒度,构建一种以最短制造服务时间、最低制造服务成本以及均衡负载率为多目标的云制造资源工序级调度模型,采用以粒子群、遗传相结合的混合多目标调度算法,将遗传算法中通过双层编码的染色体作为粒子群算法的粒子,双层编码方式是指以工序加工顺序作为第一层、工序对应加工资源编号为第二层,随后通过对染色体交叉变异进行粒子更新,使整个调度过程快速收敛于全局最优解。最后电梯实例证明了该算法能在较短的时间内给出最优的调度方案,从而有效地解决云制造资源多目标调度问题。     

一种基于实时性考虑的对称多处理机任务调度策略的设计

针对机载设备强实时性的特点,设计了一种对称多处理机任务调度策略.重点需要解决的问题是:就绪队列的设计和任务的分配.同时考虑多机带来的任务绑定,cache有效利用等问题.为了实现良好的系统性能,采取多种技巧提高系统的实时性,利用线程代替进程提高程序的并行度,运用代码的可重入性实现内核数据的完整性.     

涡扇发动机气路部件故障增益调度容错控制

针对涡扇发动机气路部件故障导致控制性能下降甚至影响安全性的问题,提出了一种增益调度容错控制器设计方法.在全飞行包线内对发动机不同的工作点,基于部件线性化方法建立高精度的带健康参数的发动机线性化模型,并设计相应的卡尔曼滤波器构建气路部件故障诊断模块,估计出反映发动机气路部件故障程度的健康参数;针对不同工作点处正常状态和部...     

Comparative analysis of global optical observability of satellites in LEO

With a growing number of resident space objects (RSOs), the facilities for near-Earth space surveillance have to cope with increasing workload. It also applies to low-cost small optical surveillance facilities which may present regional, national and global networks. Improved methods of planning and scheduling optical telescopes are required to use these instruments efficiently. Today, optical observations are only feasible if the following quite stringent requirements are met: the object should be illuminated by sunlight, and it should be above while the Sun is below the observer’s horizon. For different orbits, these preconditions result in varying degrees of the space object observability at various ground-based sites. Certainly, satellites in low Earth orbit (LEO) are particularly difficult to observe. This study aims at developing a new technique for assessing observability of a satellite in different types of orbits – namely, low, medium and high Earth orbits, imaging of the opportunity for its visibility in respective diagrams and their analysing for the existing near-Earth population of RSOs. Unlike other researches, wherein one or several observational stations have been chosen as target sites for in-depth analyses of visibility of all the satellites or just the selected ones, the present study focuses on examining the probability of optical surveillance of satellites in a certain orbit from any locations worldwide. It offers considerable scope for automation of surveillance planning and scheduling optical surveillance networks.     

面向数字化装配生产过程的动态调度方法

针对数字化装配实际生产过程中动态扰动因素造成静态调度失效问题,建立面向数字化装配生产过程的动态调度模型。模型考虑了机器故障、人员流失和不合格产品等动态扰动对装配过程的影响,建立飞机大部件数字化装配工艺流程描述模型。在此基础上计算预调度方案,扰动产生时刻重新计算调整预调度方案。将资源利用率、平均生产率和作业平衡系数等指标作为优化目标,结合多目标优化遗传算法求解模型的Pareto最优解,得到多目标优化的装配作业调度方案。     

基于改进AHP的低轨星座传感器调度方法

针对低轨星座传感器调度,分析了影响调度的因素,用改进判断矩阵的构造方法建立相应的调度准则,提出了一种基于改进层次分析的传感器调度方法,有效克服了传统层次分析方法需要一致性检验的缺点。典型场景仿真结果表明：改进层次分析法的性能明显优于传统层次分析法。     

改进的细菌觅食算法在航空装备维修任务调度优化中的应用

以海军航空装备定检维修工作为原型,将一种新兴的仿生全局随机搜索算法--细菌觅食优化算法应用到该类任务调度问题的解决中,对算法进行了改进,增强了全局寻优能力,并将其应用于工程实践,对维修任务工序进行优化调度.对于提高航空装备维修工作效率和指挥自动化水平,提高资源利用率,降低保障维修费用,有较好的应用价值.     

一种城市公交车调度的优化方案模型

本文通过对公交线路的客流调查和运营资料数据的修正和深入分析，概括出公交调度中广泛在的3个规律，据此建立多目标优化的数学模型。并得出操作性很强的公并车调度方案。