基于遗传算法的单站测速数据定初轨技术研究

只有单站测速数据的情况下,传统的定轨方法难以实现初轨确定.将遗传算法应用于定轨实践,实现了无初值条件下单站测速数据初始轨道确定,并能满足收敛要求,为缓解测控资源紧张提供了重要支持.在中巴“资源一号“卫星的长期测控任务中应用,证明了本方法的有效性.     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。     

TC6钛合金棒材热处理工艺研究

对TC6钛合金φ20mm～φ120mm不同规格棒材进行了普通退火、双重退火、等温退火、固溶时效等热处理方法和热处理制度研究,并对比分析了热处理制度和组织、性能之间的影响关系,结果表明,TC6钛合金的组织和性能对热处理工艺敏感,应根据半成品规格、类型、截面形状、使用温度、受力情况以及设备条件等诸多因素选择合适的热处理方法和制度,才能达到强度、塑性和韧性的最佳匹配。研究结果证实普通退火是一种简单易行的退火制度,适用于飞机结构用中等规格棒材等半成品的退火,进一步提出了TC6钛合金棒材的热处理工艺选择原则。     

基于CST方法的吸附式压气机叶型及抽吸方案耦合优化设计

为了探索吸附式叶型设计特点,研究了一种将类别形状函数变换法(CST)方法和人工蜂群算法相结合,利用2D程序作为流场求解器,对吸附式叶型和抽吸方案进行耦合优化设计的新型吸附式压气机叶型设计方法,并且详细论证了CST方法用于吸附式叶型优化设计的可行性。研究结果表明:耦合优化设计之后在保证叶型强度未下降的基础上总压损失降低了65%,气流转折角增加了3°,气动性能得到较大的提升。针对所优化的进口高亚声速的吸附式叶型,通过适当改变叶型前缘处的型面,可以较好地控制气流马赫数,避免产生激波,从而防止附面层厚度增加,降低叶型损失。     

航空发动机分布式控制通讯网络拓扑结构优化

针对航空发动机分布式控制系统通讯网络拓扑结构的构架问题,建立航空涡扇发动机机匣模型,选取具有代表性的10个传感器作为控制节点开展研究。同时考虑发动机表面存在通讯总线不可通过区域,以及控制节点的工作可靠性因其重要程度存在差异的约束条件,利用遗传算法对航空发动机分布式控制系统通讯网络的拓扑结构进行优化设计。结果表明:优化过程简单,并且优化得到的通讯网络拓扑结构在满足约束条件的基础上线束总长度最短。     

大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵

引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。     

牛顿迭代收敛的加速

基于Newton迭代法单根的二阶收敛性和重根的线性收敛性,提出了加速牛顿迭代收敛的思想。利用反函数的性质,取Taylor展开式的前三项进行迭代;并利用差商代替导数的方法,构造出更高收敛阶的迭代公式。大量的数值实验结果表明,本文算法理论上的推导是完全可行的,且有效地提高了迭代公式的收敛速度。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题,设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案,并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型,利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型,基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器,通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性,实验结果表明:在跟踪幅值为5mm,频率为0.4Hz的正弦信号时,最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm,与传统PID控制器相比,控制精度显著提升,旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。