一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

微压力校准装置测量不确定度分析

介绍了微压力校准装置的工作原理,并对该校准装置在表压模式下工作时的测量不确定度进行了分析评定.     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计

将基于实数编码的遗传算法与能准确描述翼型粘性流动的NS方程以及旋翼气动分析模型结合起来,以旋翼最大悬停效率作为优化设计的目标对旋转机翼飞机的机翼进行优化设计,设计结果表明通过优化设计旋翼的气动性能得到了提高,达到了优化设计的目的,旋翼优化设计方法是可行的.     

混合遗传算法在航天器最优交会中的应用

推导了航天器双冲量交会时的优化模型,以此为基础构造了最优交会的燃料-时间混合优化指标,并针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将最速下降法与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得。数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数适应能力。最后,对共面圆轨道双冲量交会情况进行了仿真计算,仿真结果表明混合遗传算法的设计是成功的。     

基于LMI的不确定线性系统观测器设计

研究了不确定线性系统的观测器设计问题。利用凸优化理论将基于线性矩阵不等８式（ ＬＭＩ）的观测器设计转换为鲁棒控制器设计,给出了标准的ＬＭＩ形式。采用该方法的设计过程只需求解三个线性矩阵不等式就可得到鲁棒控制器。在航空发动机控制应用中表明,基于ＬＭＩ的观测器对于具有干扰的系统仍然能保持系统稳定,数值仿真表明控制效果优于文献「１」的结果。     

Optimization of geosynchronous satellite constellation for independent regional navigation and positioning in Middle East region

Regional Navigation and positioning systems using geosynchronous satellites are emerging for different parts of the world. Optimal constellation geometry achievement for a set of geosynchronous satellites is a key sector in designing of such systems. Genetic algorithm is applied for optimization of constellations with 6 and 7 satellites which is to be used in Middle East region where these systems have been deprived of. Based on the fact that the coverage criterion is not sufficient enough to guarantee a good navigation service, positioning process by the satellite systems is discussed and the performance of the system on the basis of position dilution of precision is collected as the fitness criterion. Placing the satellites in groups to pass over the same ground track is applied as a constraint to the genetic algorithm. By simulation, performance of the best obtained results and GPS are compared in terms of position dilution of precision, visibility and the required epochs (time span) to resolve the ambiguities with a 99% success rate, in this region. Also, capability of the GA for such problems is demonstrated.     

采用改进非支配近邻免疫算法的低轨混合星座设计优化

针对低轨同构星座覆盖资源在纬度上分布不均匀的不足,提出采用低轨混合星座提升覆盖均匀性的设计方案,并推导了满足全球任意点平均每天覆盖一定次数的最小卫星规模估算公式。针对非支配近邻免疫算法（NNIA）约束处理方面的不足,提出基于约束支配的改进非支配近邻免疫算法（Modified NNIA）,并以此设计了一种低轨混合星座优化平台来优化带约束的星座设计问题。仿真结果表明,改进的NNIA算法在收敛速度和多样性上均优于非支配分层遗传算法（NSGA II）和多目标粒子群算法（MOPSO）,可大大提高星座设计的效率。同时优化结果也表明低轨混合星座可提高覆盖的均匀性和大部分区域的覆盖次数,进而减少特定覆盖要求所需的卫星数目。     

基于STM32F429的全向运动平台的运动控制

全向运动平台系统是可以实现人体在各个方位行走的2D运动平台。针对实现人体在全向运动平台稳定行走的运动控制,采用加入观测器的一阶控制算法对平台运动控制进行探究。先通过MATLAB软件进行算法的仿真,验证方法的可行性;再通过现场测试,验证控制算法的有效性。最终试验表明,加入观测器的一阶控制算法可对全向运动平台实现有效的运动控制。此运动控制策略的探究为全向运动平台的运动控制提供了一种可行的控制思路和方案。     

基于模块度的复杂网络社团结构聚类新算法

针对传统的分裂聚类算法删除连边会影响节点划分的问题,结合K-means算法的思想并加以改进,提出了一种以邻居节点为聚类备选集,所有社团中心节点同时聚类的同步聚类算法。该算法根据节点中心度和最短路变化率确定社团中心节点集,然后以中心节点为社团中心,以邻居节点为聚类备选集合进行聚类,完成社团的划分。将算法应用到Zachary网络中并与GN算法、Top Leader算法进行比较,仿真结果表明该算法对网络有较好的划分。