面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

一种新的有效的群签名方案

介绍了一种有效的群签名方案。该方案的安全性是基于译码问题的难度和线性码的纠删特性和ElGamal签名方案的安全性。已知[n,k,d]码和相应的数字签名方案,则签名和群公钥的长度分别是n+5和n2+5。对于方案的计算代价,签名过程除O(n)算术运算外基本上与ElGamal方案相同;打开签名的过程非常有效,只需O(d2)运算量。方案允许新成员加入群时不修改群公钥。通过向某些成员分发新的成员资格证书,可以将成员从群中删除。     

基于粒子群优化的航路规划算法研究与仿真

文章将粒子群优化方法应用于飞机低空突防航路规划技术研究,提出了利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,并在适应度函数设计巾加入处罚函数,使该方法得到的飞行航线严格经过起始点和目标点,而且满足飞机的机动性能要求,以及起始航向角与目标进入角的要求。仿真结果表明,所用方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

基于性能及轻量化的新型风力机叶片优化设计研究

针对复合材料风力机叶片形状复杂,采用传统的复合材料层合板理论难以建立叶片质量计算数学模型的缺点,本文提出了将叶片的质量计算转化为叶片曲面的面积计算模型。基于修正的风力机空气动力学理论,在叶片全部产生功率区域内采用作者全新设计的风力机CQU-A翼型系列进行翼型沿叶片展向分布设计,验证了该翼型族具有较高的气动性能;针对变桨距风力机,以最大功率系数及最小叶片面积为多目标优化模型,建立了新型2MW风力机叶片设计及优化数学模型。采用改进的多目标粒子群算法对风力机叶片进行优化设计,优化结果表明,相比初始风力机叶片,新叶片的工作性能有了较大的提高,叶片的表面积有了明显的降低,意味着叶片的质量有了显著的减少,降低了叶片的材料成本;同时叶根载荷也得到了有效的控制。该新型叶片的研究为设计出高性能轻质量低成本的风力机提供了理论依据。     

基于EFFD方法的自然层流短舱优化设计

采用extended free-form deformation(EFFD)方法研究了自然层流(natural laminar flow,NLF)短舱的气动外形优化设计方法.使用基于Bernstein基函数的EFFD方法完成了NLF短舱剖面的参数化,利用基于k-εSST(shear stress transport)两方程湍流模型的γ-θ转捩模型进行自然转捩预测,结合EFFD、一种混合动网格方法、Kriging代理模型和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)建立了针对NLF短舱气动外形的优化设计框架.采用该框架分别对通气NLF短舱和带动力NLF短舱进行优化设计.单独通气NLF短舱优化结果的外表面实现48%的层流,阻力系数比初始通气NLF短舱减小了0.0003.带动力NLF短舱的优化结果外表面保持了41%的层流.这些结果表明采用相关技术建立的优化设计框架在NLF短舱设计中具有一定应用价值.     

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

冲压发动机导弹爬升段和巡航段轨迹优化

为了研究冲压发动机导弹爬升段和高空巡航段的燃油最优弹道,提高射程,提出了较为通用的一体化优化设计方法。研究了冲压发动机、导弹气动力与弹道之间的耦合特性,建立了导弹动力学模型,将弹道的最优控制问题转化为参数优化问题。为求解该参数优化问题,针对传统粒子群(PSO)算法求解优化问题时存在的早熟收敛的不足,提出了一种算法结构,改善粒子群算法的性能,求其最优解。数值结果表明:改进的算法相对其他几种粒子群算法具备更优秀的性能。所优化弹道相比导弹试验数据,以飞行时间增加3.3%为代价,节约了4.46%燃油。多组高弹道的仿真结果表明,巡航高度应不超过动压边界前提下,高弹道巡航有利于节约燃油,增加导弹射程。