基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

离子推力器放电室参数在线优化实验研究

为了改进氙离子推力器传统优化实验方法,针对环切场放电室设计多维优化调节机构,通过步进电机配合电磁铁实现放电室设计参数的在线实时调节。实验中在线调节放电室长径比、中间磁极靴位置、阴极顶位置等参数,得到了放电室性能影响规律,经迭代实验获取了优化后的放电室构型及磁场参数。优化后的推力器性能曲线"膝点"较正交实验结果更加靠后,在工质利用率80%~90%区间内,束离子电离能耗低于正交实验优化结果。在线优化实验方法极大缩短了离子推力器设计周期,降低研制成本,并弥补了传统方法需多次破空导致参数一致性差的不足。     

基于改进灰狼优化算法的电子干扰机空域划设

在现代化战争中,遂行突防任务的战斗机通常需要与电子干扰机协同配合,来完成特定的任务。为了更高效地利用空域资源,针对突防作战中干扰机的最优空域划设问题,在给出电子干扰下雷达探测范围、航线安全间隔以及有效干扰时间的基础上,建立电子干扰机的最优空域划设模型;在原始灰狼算法中将线性调节参数改为非线性调节参数,同时引入粒子群算法中的记忆功能,改进原始灰狼算法;并采用改进的灰狼优化算法寻找最优的空域基准点,进而确定电子干扰机的最优空域范围。结果表明:对于特定的突防任务,改进的灰狼优化算法比原始灰狼优化算法和粒子群算法更具优越性,能够快速、高效地找到最优的空域基准点;本文所建立的电子干扰机的最优空域划设模型是科学、有效的。     

基于PSO-ELM的军用飞机维修保障系统效能评估研究

维修保障系统效能评估是军用飞机精细化、规范化管理的一项重要措施,科学的维修保障系统效能评估是精细化保障的基础,是提升战斗力的保证。针对军用飞机的维修保障系统效能评估问题,在总结军用飞机维修保障系统效能评估体系的基础上,提出基于粒子群优化极限学习机算法(PSO-ELM)的维修保障系统效能评估模型;并通过实例进行验证。结果表明:该算法应用于军用飞机维修保障系统的效能评估是可行的,可为军用飞机维修保障效能评估提供借鉴。     

基于状态维修的预防性维修策略优化模型研究

基于状态的维修着眼于系统的具体运行状况,对被监测装备的真实状态进行评估,克服了维修的盲目性,可有效减少由于维修不足而引起的意外故障和由于维修过剩带来的资源浪费。提出一种基于状态的多部件系统非周期预防性维修计划的优化方法,引入"机会维修阈值"概念,优化不同维修方式转移概率的表达式,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并,运用马尔可夫决策过程理论,给出不同维修方式转移概率的表达式和目标函数,并进行算例分析。结果表明:提出的优化模型减少了预防性维修活动,节约了维修工时和经费,可为系统预防性维修策略决策提供参考。     

浅析民用飞机研制总体参数优化

分析了在概念设计阶段民用飞机总体设计工作内容和工作流程,并结合时下国外在用软件优缺点,构思了民用飞机总体设计参数综合优化的技术方案,包括优化设计架构、分析模型和优化算法等,为形成具有自主知识产权的民机总体设计综合分析和优化程序打下基础。     

多模函数优化的改进花朵授粉算法

为了探讨花朵授粉算法（FPA）在解算多模函数优化问题中存在的不足,通过定义种群多样性及差异性指标,定性分析了FPA在多模复杂函数优化中的寻优缺点。基于模拟退火思想优化全局授粉过程,并利用Nelder-Mead单纯形搜索技术对花朵局部授粉进行重构,提出一种新的花朵授粉寻优架构。仿真结果表明,相对于基本的FPA、布谷鸟算法、萤火虫算法,改进花朵授粉算法能够有效避免陷入局部最优,具备优异的全局勘探和局部开采能力,对多模优化问题具有一定优势。      

基于长方体禁飞区的安全绕飞轨迹设计

摘要： 以C W方程为基础针对圆轨道近距离双脉冲绕飞问题,研究基于长方体禁飞区的安全绕飞轨迹设计方法.针对双脉冲绕飞动力学模型中的变量进行代数变换,在此基础上对变量间的关系进行推导,证明部分变量在特定区间范围内具有单调性的定理;给出保证绕飞轨迹安全的约束条件,进而结合推导出的定理和安全约束条件得到轨道面内全方位安全绕飞轨迹的一般性设计方法.通过针对以目标器正后方为绕飞起点的两种典型绕飞以及到任意方位的绕飞进行仿真,验证方法的有效性.