A modern robust approach to remotely estimate chlorophyll in coastal and inland zones

The chlorophyll concentration of a water body is an important proxy for representing the phytoplankton biomass. Its estimation from multi or hyper-spectral remote sensing data in natural waters is generally achieved by using (i) the waveband ratioing in two or more bands in the blue-green or (ii) by using a combination of the radiance peak position and magnitude in the red-near-infrared (NIR) spectrum. The blue-green ratio algorithms have been extensively used with satellite ocean color data to investigate chlorophyll distributions in open ocean and clear waters and the application of red-NIR algorithms is often restricted to turbid productive water bodies. These issues present the greatest obstacles to our ability to formulate a modern robust method suitable for quantitative assessments of the chlorophyll concentration in a diverse range of water types. The present study is focused to investigate the normalized water-leaving radiance spectra in the visible and NIR region and propose a robust algorithm (Generalized ABI, GABI algorithm) for chlorophyll concentration retrieval based on Algal Bloom index (ABI) which separates phytoplankton signals from other constituents in the water column. The GABI algorithm is validated using independent in-situ data from various regional to global waters and its performance is further evaluated by comparison with the blue-green waveband ratios and red-NIR algorithms. The results revealed that GABI yields significantly more accurate chlorophyll concentrations (with uncertainties less than 13.5%) and remains more stable in different waters types when compared with the blue-green waveband ratios and red-NIR algorithms. The performance of GABI is further demonstrated using HICO images from nearshore turbid productive waters and MERIS and MODIS-Aqua images from coastal and offshore waters of the Arabian Sea, Bay of Bengal and East China Sea.     

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

多碎片移除过程中的路径优化

采用蚁群优化算法对多碎片移除过程中的路径优化问题进行研究,然后采用改进的最速下降法对移除每块碎片的时间进行合理优化,进一步降低总的速度增量需求.对比轨道高度、轨道倾角或者升交点赤经的顺序后发现,采用蚁群算法优化之后的顺序移除碎片可以大大节省轨道转移所需要的速度增量.选取中国空间活动产生的三组碎片进行优化计算,结果显示在相同的任务时间内,优化后的顺序可能不同于轨道高度、倾角和赤经的顺序,并且优化顺序可以节省更多的速度增量.另外,任务时间也会对碎片的最佳移除顺序产生影响.     

Chaboche随动硬化模型参数确定及棘轮效应

采用遗传算法确定不同Chaboche随动硬化模型的参数,得到的3种模型中,四分量模型对棘轮的预测与试验结果符合最好.增大应力幅值或应力平均值,都会使应变峰值增大,应变累积速度加快;利用确定的四分量模型研究加载顺序对棘轮的影响.结果表明,平均应力加载顺序对棘轮预测有较大影响,加载顺序高-低的累积应变低于加载顺序低-高的累积应变,而且先加载的平均应力越大,后加载的载荷产生的累积应变越小;而应力幅值加载顺序对应变累积几乎没有影响.     

一种月球软着陆参考轨迹解析算法研究

使用了高度和航向航程匹配求解推重比的算法,解决了一种无直接解析解的参考轨迹的求解问题.在数值仿真的基础上,简化了参考轨迹的求解,给出了推重比与高度和航向航程的关系,以及这些关系存在的原因.应用Monte Carlo仿真法对该方法求解的可行性进行了仿真验证,并基于一个类Apollo的参考轨迹,验证了算法对参数分布引起的状态不定具有鲁棒性.     

基于航路点布局的多目标网络结构优化方法

为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10.8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。      

不规则区域成像覆盖星座构型优化设计

近年来卫星对地观测需要呈现逐年上升趋势.从单个目标点的对地观测卫星星座构型设计方法入手,推广为设计满足不规则大范围成像区域重访时间需求的卫星星座.以卫星数目最少及满足重访时间要求为优化目标,采用改进的模拟退火算法,结合改进的等面积网格点覆盖法,提出了一种针对不规则区域成像全覆盖的卫星星座构型优化设计方法.分析了光照因素对重访时间、所需卫星数目以及星座构型的影响,并通过仿真分析验证了算法的可行性.     

深空探测器动态约束规划中的外延约束过滤方法研究

随着深空探测任务的增加以及星上科学任务的日益复杂,深空探测器自主任务规划与调度技术成为研究的热点。在深空探测器任务特点与系统约束分析的基础上,将智能规划理论与约束可满足技术相结合,研究多层约束规划模型中约束的动态特征,设计了基于动态约束表的外延约束快速过滤算法,根据领域信息中活动间的冲突性特征来对新加入的活动进行分类和一致性检查。仿真结果表明:提出的算法能够有效地降低约束处理中无效的约束检查次数,降低问题处理过程中的算法回溯,提高规划效率和成功率。     

全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用

针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟窝的多样性并提高算法的开发能力。另外,采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外来鸟蛋被发现概率这2个重要参数进行自适应调整,以提高算法的全局收敛性能和求解精度。通过2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试该算法的性能,并将其应用于某飞机舱门锁定机构可靠性分析中。实验结果表明,与粒子群算法、标准布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法相比,所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中,能够有效地提高解的精度并增加收敛速度,寻优效果更优。