“火星探路者”舱伞系统动力学特性仿真研究

目前,国内尚未对“火星探路者”减速下降过程中由“降落伞 后锥体 着陆器”组成的舱伞三体系统的动力学特性进行过相关研究。为了全面掌握“火星探路者”减速下降过程中舱伞系统的动力学特性,采用多体动力学的方法,建立了包括降落伞拉直、充气、全张满、抛防热大底,以及着陆器与后锥体分离等过程的全过程动力学模型,并利用模型仿真研究了“火星探路者”舱伞系统的动力学特性。研究结果表明,火星探测器舱伞系统的速度和姿态稳定所需的时间比地球环境下长、高度损失更大,进入舱纵轴需要较长的时间才能趋于垂直,系统摆角的摆动幅度较大。这些是火星探测器降落伞系统进行开伞点设计和时序设计时需要特别注意的问题,其结论可为中国开展火星探测器降落伞减速系统的设计提供重要参考。     

STUDY ON THE SOLUTION OF DYNAMIC THERMOELASTICITY SYSTEM

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改进的粒子群算法求解背包问题

本文提出了改进的粒子群算法求解背包问题,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程。通过与其他文献中实例的计算结果比较,表明该算法切实可行,有较高的搜索效率。     

基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略

目前大型机场拥塞问题日益严重.推迟飞机起飞时间,将成本较高的空中等待转化成地面等待,是进行空中交通流量管理的一个有效方法.本文研究基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略并进行仿真,有效地减少了总的地面等待延误损失,说明该方法是可行的;通过与其他几种智能算法的比较,验证了该算法执行效率高、实用性强.     

航站楼旅客行李提取转盘指派问题

旅客行李提取是影响机场航站楼有效运行的关键环节,对旅客满意度有着重要影响.研究了航站楼旅客行李提取转盘的指派问题,首先分析了行李转盘的指派方式,然后以均衡使用行李转盘为优化目标,建立了机场行李转盘优化指派模型,设计了求解该模型的蚁群算法,并用Matlab编程实现了该算法.最后通过实例分析验证了提出的模型和蚁群算法的正确性,其指派结果与先到先服务的指派结果相比,各行李转盘的使用率更加均衡,从而提高了服务质量和旅客满意度.     

飞机生产中产生不协调问题的原因及解决办法

根据笔者多年来从事工艺技术的经验，总结了在飞机生产中，由于协调路线设计不合理、铆接装配变形、温度影响、在重量作用下引起的变形以及误差积累所产生的不协调问题，并结合具体的实例对上述不协调问题产生的原因提出了解决的办法。     

基于同伦方法三体问题小推力推进转移轨道设计

提出一种基于同伦方法限制性三体问题小推力推进转移轨道设计方法。首先根据最优控制原理分析了航天器在轨道转移中不同性能指标时的最优控制律,然后引入同伦参数构造新的性能指标,在基于遗传算法和打靶法得到能量最优的解基础上,采用伪弧长法跟踪同伦轨迹,进而得到燃料最优的转移轨道。最后对地月系下从GEO轨道到L1点Lyapunov轨道的转移轨道进行优化。仿真结果表明:利用遗传算法能优化得到较为合适的流形拼接点和协态变量初始值,利用打靶法能有效地优化得到小推力燃料最优转移轨道。     

月地转移轨道中应急调整异面着陆场的轨道控制及优化方法

摘要： 针对月地返回轨道周期较长、不确定性较大的特点,结合我国主、副着陆场的分布情况,提出一种通过在月地返回轨道中实施双脉冲机动,以实现在应急条件下将再入平面调整至原再入平面以外的异面再入落区方法.应用一种迭代算法实现了在月地系统复杂引力场中求解Lambert问题的精确解;而后,结合最优的必要性判定条件以及模拟退火算法,应用一种交互式脉冲优化方法,可求得双脉冲机动的最优解为0.025 2 km/s,满足工程实际约束.     

平面Poisson问题的间接变量等价边界积分方程

使用变分法确立平面Laplace外问题的确切形式；在此基础上，为了避免使用无限区域上的Green公式(不成立)，通过构造紧支集上的无穷可微函数，获得满足非齐次控制微分方程的特解的重要结果。使用非解析开拓数学方法，导出满足控制微分方程的位势函数集的等价边界积分表示式。获得Poisson问题的间接变量等价边界积分方程；通过一些例子，详细讨论了传统的外问题和边界积分方程的形式，表明它们不具有普遍适用性。     

一种基于负载均衡的多Agent路径规划算法

在分布式信息查询系统中,使用多个Agent协作完成查询任务是一种有效的方法,所有Agent的总行程影响网络的通信流量,单个Agent的最大负载决定了壹询任务的完成时间.现有方法大多研究如何减少Agent的总行程,未考虑Agent的负载均衡问题.本文提出一种基于负栽均衡的多Agent迁移路线规划(Load balancedmulti-agent planning,LBMAP)算法首先寻找图中一条包含所有节点的TSP回路,然后使用动态规划算法将该回路分为多段,每个Agent访问其中一段,算法兼顾了两个优化目标:最小化Agent的总行程、最小化Agent的关键负载.仿真实验表明:随着Agent平均访问节点数的增大,LBMAP算法的性能趋近于理论最优值.