一种飞机大包线控制律增益调参方法

针对飞行控制系统大包线控制律中控制器参数规律难以拟合的问题,提出了一种包线范围内工作点的选择方法和按动压调参的控制器参数范围设置方法,按本方法所选择的工作点在包线范围内分布均匀,控制器参数随动压单调变化,便于拟合。为证明本方法的有效性,以某型运输机为例,对纵向控制增稳系统中的参数进行了调参规律拟合。仿真结果表明,所得控制律在整个包线范围内都具有良好的动态响应。     

基于组件化体系结构的可重构车间调度系统研究

针对现有车间调度系统在可重构性、拓展性和开放性等方面的不足,提出了包括数据库层、内核层和外壳层的可重构车间调度系统.在统一的组件化体系架构下,封装现有多种调度模型和算法,并通过调度引擎实现相关模型和算法的匹配和融合;抽取车间调度的通用业务和专用业务,分别采用公用组件和专用组件进行封装,通过标准接口实现不同粒度组件的快速装配和重构.     

一种面向片上网络的链路调度算法

新兴的片上网络(NoC, Network-on-Chip)通常采用虫孔交换技术,其中的链路调度机制难以保证报文级的转发延迟.提出的逆向锚点轮转(RARR, Reverse Anchored Round-Robin)调度算法结合了逐个微片轮转(FFRR, Flit-by-Flit Round-Robin)和逐个报文轮转(PPRR, Packet-by-Packet Round-Robin)调度算法的特点.RARR算法在报文的头微片抵达目的节点前以逐个微片的方式实施调度;此后以最后一跳的链路为起点,沿该报文的转发路径逆向的、逐跳的为所有片段请求和调度锚点.RARR算法将获得锚点的报文设置为最高优先级,对其实施报文级的调度;当锚点报文转发过程中断时,以逐个微片的方式轮转调度其他报文.RARR算法的基本思想源于锚点轮转(ARR, Anchored Round-Robin)调度算法,但是其中关键的锚点调度机制更具确定性,同时消除了ARR算法中的死锁问题.利用周期精确的虫孔交换网络仿真环境量化评估了常见的轮转调度算法,包括FFRR,PPRR,ARR和RARR.实验结果表明,RARR算法具有最优的性能.      

解JobShop问题的一种组合模拟算法

针对成批车间的作业排序(Job Shop Scheduling )问题设计了一种模拟退火与Tabu Search相组合的算法.首先用模拟退火算法求得一个初始解,再利用Tabu Search进行进一步的寻优.通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.     

多阶段制造系统调度模型与资源价格研究

为时变需求下的多阶段、多工件种类且生产能力可追加的制造系统调度问题构建了一个令总成本最小的数学模型.通过分析最优性条件,得到了工作站生产能力的价格,并解释了它的经济含义.将调度模型转换为一个时空扩展网络上的静态的费用极小流问题,然后用改进的Frank-Wolfe算法求解.     

柔性工艺路线的改进蚁群作业调度算法

在具有柔性工艺路线的制造单元作业调度问题中,结合设备的约束以及加工过程中的费用、加工时间等因素,依据具有柔性的工艺加工路线,建立初始有向图。采用基于动态信息素更新策略的改进蚁群优化算法,在保证优化目标的基础上,迅速收敛并得到最优解,从而提高调度系统的可行性,增强系统稳定性。该方法以减少外协,均衡生产,降低总生产费用为目标,有效地支持了分布式制造单元的管理过程,增强了单元系统信息分布处理能力。最后通过算例,对计算结果进行了分析和讨论。     

国际空间站智能在轨运行进展及启示

空间站作为近地空间的大型平台,具备长期飞行与空间科学探索能力.随着在轨任务的不断增加,高效空间站在轨运行管理成为挑战性的难题.人工智能与航天技术的深度融合,使得空间站在轨运行逐步向智能化发展,航天器在轨运行智能化已成为必然趋势.本文对国际空间站(International Space Station,ISS)在轨智能化...     

基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度策略

针对动态柔性作业车间调度问题,提出了基于可变重调度区间的动态重调度策略。建立了柔性作业车间调度数学模型。提出一种初始化机器、初始化工序和随机初始化相结合的改进种群初始化的方法,进一步提高初始种群解的质量。实际生产案例仿真对比分析结果表明,利用本文重调度策略和改进遗传算法后得到的结果比企业实际运行时间缩短了47.8%,比他人的调度策略所得到的优化结果提高了5.4%,从而验证了本文所提出算法的可行性和有效性。     

考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度

针对考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度问题,构建了以最小化最大完工时间、订单提前及拖期总时长为目标函数的整数规划模型,用以制定有效的机器检修与批量生产协作计划。结合模型特征,提出一种改进多目标粒子群算法(IMPSO)实现求解。算法采用基于混沌加权适应度计算的插入式方法生成初始粒子群体;根据问题约束特征,设计修复规则对群体进化过程中产生的不可行粒子进行修复;采用精英策略保留算法迭代过程中的优势个体,并根据精英集合为每个粒子选择更新所需的极值;针对问题变量的离散特征,引入基于遗传操作的粒子更新方式。实验结果表明,模型和算法是可行和有效的。      

基于混合多智能体遗传算法的作业车间调度问题研究

针对作业车间调度问题(JSP)的非确定性多项式特性与解空间分布的大山谷属性,本文提出一种多智能体遗传算法(MAGA)与自适应模拟退火算法(ASA)的混合优化算法,用于寻找最大完工时间最短的调度。首先,将每个染色体视作独立的智能体并采用工序编码方式随机初始化每个智能体,结合多智能体协作与竞争理论设计了实现智能体之间交互作用的邻居交互算子,进而利用一定数量智能体进行全局搜索,找到多个适应度较高的可行解。其次,为避免算法陷入局部最优,采用ASA对每个智能体开展局部寻优。最后,通过基准测试库中典型实例的计算结果验证了该算法的有效性。